•

Open weights model

•

Released Juni 2026

Nemotron 3 Ultra 550B A55B: Analyse von Intelligenz, Leistung und Preis

Name: Intelligenz
Creator: Artificial Analysis
License: https://artificialanalysis.ai/docs/legal/Terms-of-Use.pdf

Verfügbare Anbieter

Leistung

Zeit bis zum ersten Antworttoken 4.72sAusgabegeschwindigkeit 199 tok/s

4.3

Zeit pro Aufgabe des Intelligence Index (Minuten)

Kosten

Eingabe $0.60Ausgabe $2.40Cache-Rabatt 80%

$2.21

Kosten pro Aufgabe des Intelligence Index

Ausführlichkeit

Eingabe-Token 5.28BAusgabe/Eingabe 1.153%

60.9M

Ausgabetokens im Intelligence Index

Nemotron 3 Ultra 550B A55B (Reasoning) zählt zu den am wenigsten intelligenten Modellen und ist etwas teuer im Vergleich zu anderen Modellen mit offenen Gewichten ähnlicher Größe. Das Modell ist außerdem auffallend schnell pro Aufgabe und antwortet äußerst knapp. Das Modell unterstützt Text als Eingabe und Text als Ausgabe. Das Kontextfenster umfasst 262k Tokens.

Nemotron 3 Ultra 550B A55B (Reasoning) erzielt im Artificial Analysis Intelligence Index einen Wert von 12 und liegt damit am unteren Ende der vergleichbaren Modelle (Median: 23). Bei der Evaluation des Intelligence Index erzeugte es 60.9M Tokens und antwortete damit sehr knapp im Vergleich zum Median von 104M.

Der Preis für Nemotron 3 Ultra 550B A55B (Reasoning) beträgt $0.60 pro 1 Mio. Eingabetokens (etwas teuer; Median: $0.43) und $2.40 pro 1 Mio. Ausgabetokens (etwas teuer; Median: $1.84). Im Durchschnitt kostet die Evaluation von Nemotron 3 Ultra 550B A55B (Reasoning) im Intelligence Index $2.21 pro Aufgabe.

Mit 4.3 Minuten pro Aufgabe des Intelligence Index ist Nemotron 3 Ultra 550B A55B (Reasoning) auffallend schnell im Vergleich zum Median vergleichbarer Modelle von 14.0 Minuten (niedriger ist besser).

Reasoning	Ja
Eingabemodalität	Unterstützt: Text
Ausgabemodalität	Unterstützt: Text
Kontextfenster	262k ~393 A4-Seiten in Arial mit Schriftgröße 12
Gesamtparameter	550B
Aktive Parameter	55B Anzahl der pro Token während der Inferenz aktiven Parameter
Lizenz	OpenMDW
Modellgewichte	Hugging Face

Metriken werden mit Modellen derselben Klasse verglichen:

Modelle ohne Reasoning → Vergleich nur mit anderen Modellen ohne Reasoning
Reasoning-Modelle → Vergleich mit Reasoning-Modellen und Modellen ohne Reasoning
Modelle mit offenen Gewichten → Vergleich nur mit anderen Modellen mit offenen Gewichten derselben Größenklasse:

Sehr klein: ≤4B Parameter
Klein: 4B–40B Parameter
Mittel: 40B–150B Parameter
Groß: >150B Parameter

Proprietäre Modelle → Vergleich mit proprietären Modellen und Modellen mit offenen Gewichten derselben Preisklasse anhand eines Mischpreisverhältnisses von 3:1 für Eingabe/Ausgabe:

<$0.15 pro 1 Mio. Tokens
$0.15–$1 pro 1 Mio. Tokens
>$1 pro 1 Mio. Tokens

Updated

Intelligenz

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

No publicly available API

Zeit pro Aufgabe

Inference time (minutes) per Intelligence Index task · Lower is better

No publicly available API

Kosten pro Aufgabe

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Lower is better

No publicly available API

IntelligenzUpdated

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1 incorporates 9 evaluations: AA-Briefcase v1.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode-AA 2.0, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf, HLE-Diamond, CritPt v2 (Hard Subset), and Terminal-Bench-Science 0.1

Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1 includes: AA-Briefcase v1.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode-AA 2.0, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf, HLE-Diamond, CritPt v2 (Hard Subset), Terminal-Bench-Science 0.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Artificial Analysis Intelligence Index: Open Weights vs. proprietär

Indicates whether the model weights are available. Models are labelled as 'Commercial Use Restricted' if commercial use is limited by conditions, and as 'Non-commercial' if the license prohibits commercial use.

Intelligence Index vs. Kosten pro Aufgabe

Artificial Analysis Intelligence Index · Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task

Most attractive quadrant

Pareto line

Weighted average cost per Intelligence Index task. Each evaluation’s cost is calculated from input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices, divided by task count, and weighted by its Intelligence Index weight.

Fähigkeitsindizes

Misst die Leistung von Modellen bei bestimmten Fähigkeiten und in bestimmten Branchen

Finance & Accounting Index

Incorporates 5 evaluations: AA-Briefcase v1.1, AA-Omniscience v1.1, HLE-Diamond, AutomationBench-AA, GDP.pdf · Higher is better

Strategy & Ops Index

Incorporates 4 evaluations: AutomationBench-AA, AA-Briefcase v1.1, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf · Higher is better

Legal Index

Incorporates 5 evaluations: AA-Omniscience v1.1, AA-Briefcase v1.1, HLE-Diamond, GDP.pdf, AutomationBench-AA · Higher is better

Healthcare & Medical Index

Incorporates 5 evaluations: AA-Omniscience v1.1, AA-Briefcase v1.1, MLCR-AA, AutomationBench-AA, HLE-Diamond · Higher is better

Engineering Index

Incorporates 7 evaluations: AA-Omniscience v1.1, CritPt v2 (Hard Subset), Terminal-Bench-Science 0.1, HLE-Diamond, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode-AA 2.0, AA-Briefcase v1.1 · Higher is better

Economics Index

Incorporates 4 evaluations: AA-Omniscience v1.1, AA-Briefcase v1.1, HLE-Diamond, GDP.pdf · Higher is better

Benchmarks

Evaluations

Evaluations measured independently by Artificial Analysis · AA-PersonalityBench scores are percentile ranks from 1 to 100

AA-Briefcase v1.1

Agentic knowledge work, Elo

AA-Omniscience v1.1 AccuracyUpdated

Knowledge

AA-Omniscience v1.1 Non-Hallucination RateUpdated

1 - hallucination rate

AutomationBench-AA

Agentic SaaS workflows

Terminal-Bench-Science 0.1New

Agentic scientific research workflows in a terminal

FrontierCode-AA 2.0New

Agentic software engineering in open-source repositories

HLE-DiamondNew

Reasoning & knowledge

GDP.pdf

Professional document reasoning, All-pass

Terminal-Bench 4.0

Agentic coding & terminal use

CritPt v2 (Hard Subset)

Physics reasoning

AA-AnalystAgent

Quantitative analysis on spreadsheets & documents

EnterpriseOps-Gym-AA

Agentic business operations

GDPval-AA v2.1

Agentic real-world work tasks, Elo

AA-3DNew

Agentic interactive 3D experiences, Elo

Code2Video-AANew

Product and brand videos designed in code, Elo

MLCR-AAUpdated

Medical long context reasoning

AA-PersonalityBench: Expressiveness ScoreNew

Rich, varied, well-crafted language

AA-PersonalityBench: Organization ScoreNew

Well-structured, scannable, answer-first

AA-PersonalityBench: Transparency ScoreNew

Truthful, acknowledges uncertainty, non-sycophantic

AA-PersonalityBench: Slop ScoreNew

Use of filler and generic language

While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

AA-PersonalityBenchNew

Persönlichkeitsindizes

Jede Achse ist einer von 8 Persönlichkeitsindizes: der Mittelwert der Elo-z-Werte seiner Merkmale, als Perzentilrang von 1 bis 100 über alle im Benchmark bewerteten Modelle

Openness Index

Artificial Analysis Openness Index: Wert

Der Openness Index bewertet die Offenheit von Modellen auf einer normierten Skala von 0 bis 100 (höher bedeutet offener)

Kosten

Kosten pro Aufgabe des Intelligence Index

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Segmented by token type · Lower is better

Kosten für die Durchführung des Artificial Analysis Intelligence Index

Cost (USD) to run all evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index

The cost to run the evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index, calculated using the model's input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices and the number of tokens used across evaluations (excluding repeats).

Preise: Cache-Treffer, Eingabe und Ausgabe

Price (USD per M Tokens)

Price per token for cached prompts (previously processed), typically offering a significant discount compared to regular input price, represented as USD per million tokens. The values shown here are the cache hit price; cache write and cache storage are billed separately and vary by provider — see "Cache pricing by provider" for detail.

Leistung

Gemessen an der Zeit pro Aufgabe (Minuten), der Ausgabegeschwindigkeit (Tokens pro Sekunde), der Zeit bis zum ersten Antworttoken und der Zeit bis zum ersten Token (Sekunden)

Zeit pro Aufgabe des Intelligence Index

Output tokens divided by end-to-end output speed (minutes per Intelligence Index task) · Speed at the model's own endpoint or the median across providers · Lower is better

The weighted average time (minutes) per Artificial Analysis Intelligence Index task: output tokens per task divided by output speed, weighted by each benchmark's weight in the Intelligence Index.

Speed and latency metrics average each endpoint's runs over the past 5 days, and the error rate pools them. We run the benchmark every 6 hours, and endpoints of deprecated models every 18 hours.

Ausgabegeschwindigkeit

Output tokens divided by total request time, including time to first token · Higher is better

Output tokens, including reasoning tokens, received per second over a request's full duration, from sending the request to receiving the final token. The headline value averages each Performance v3 workload over the past 5 days, then averages the workloads.

Zeit bis zum ersten Antworttoken

Sekunden bis zum ersten Antworttoken · Berücksichtigt die „Denkzeit“ von Reasoning-Modellen

Time to first answer token received, in seconds, after API request sent. For reasoning models, this includes the 'thinking' time of the model before providing an answer. For models which do not support streaming, this represents time to receive the completion.

Tokenverbrauch

Ausgabe-Token pro Aufgabe des Intelligence Index

Gewichtete durchschnittliche Anzahl an Ausgabe-Token für eine Aufgabe im Artificial Analysis Intelligence Index

The number of tokens required per Intelligence Index task. This is calculated by multiplying the output tokens per eval by the relative weights of each benchmark in the Intelligence Index, then dividing by task count (excluding repeats).

Kontextfenster

Context window: tokens limit · Higher is better

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

Modellgröße (nur Modelle mit offenen Gewichten)

Modellgröße: Gesamtparameter und aktive Parameter

Comparison between total model parameters and parameters active during inference (billions)

The total number of trainable weights and biases in the model, expressed in billions. These parameters are learned during training and determine the model's ability to process and generate responses.

The number of parameters actually executed during each inference forward pass, expressed in billions. For Mixture of Experts (MoE) models, a routing mechanism selects a subset of experts per token, resulting in fewer active than total parameters. Dense models use all parameters, so active equals total.

Weitere Details

								Gewichte
Nemotron 3 Ultra 550B A55B (Reasoning)	NVIDIA	12	550B 55B während der Inferenz aktiv	262k	$0.44	4.3	199	🤗

Weitere Veröffentlichungen von NVIDIA

Häufig gestellte Fragen

Häufige Fragen zu Nemotron 3 Ultra 550B A55B

Nemotron 3 Ultra 550B A55B wurde am 4. Juni 2026 veröffentlicht.

Nemotron 3 Ultra 550B A55B wurde von NVIDIA entwickelt.

Nemotron 3 Ultra 550B A55B erzielt im Artificial Analysis Intelligence Index einen Wert von 12 und liegt damit im Vergleich zu anderen Modellen mit offenen Gewichten ähnlicher Größe am unteren Ende (Median: 23).

Nemotron 3 Ultra 550B A55B benötigt 4.3 Minuten pro Aufgabe des Intelligence Index (auf Grundlage des Medians aller Anbieter, die das Modell bereitstellen). Dies ist mit am schnellsten im Vergleich zu anderen Modellen mit offenen Gewichten ähnlicher Größe (Median: 14.0 Minuten; niedriger ist besser).

Nemotron 3 Ultra 550B A55B hat eine Zeit bis zum ersten Antworttoken von 4.72 s (auf Grundlage des Medians aller Anbieter, die das Modell bereitstellen). Dies ist sehr konkurrenzfähig im Vergleich zu anderen Modellen mit offenen Gewichten ähnlicher Größe (Median: 19.20 s).

Nemotron 3 Ultra 550B A55B kostet $0.60 pro 1 Mio. Eingabetokens (etwas höher als der Durchschnitt; Median: $0.43) und $2.40 pro 1 Mio. Ausgabetokens (etwas höher als der Durchschnitt; Median: $1.84). Die Angaben basieren auf dem Median aller Anbieter, die das Modell bereitstellen.

Nemotron 3 Ultra 550B A55B kostet $0.60 pro 1 Mio. Eingabetokens und $2.40 pro 1 Mio. Ausgabetokens (auf Grundlage des Medians aller Anbieter, die das Modell bereitstellen). Bei einem Mischpreis mit einem Verhältnis von 7:2:1 für Cache-Treffer, Eingabe und Ausgabe entspricht dies $0.44 pro 1 Mio. Tokens. Der Preis kann je nach Anbieter variieren. Preise der Anbieter vergleichen

Bei der Evaluation des Intelligence Index erzeugte Nemotron 3 Ultra 550B A55B 60.9M Ausgabetokens. Dies ist sehr konkurrenzfähig im Vergleich zu anderen Modellen mit offenen Gewichten ähnlicher Größe (Median: 104M).

Ja, Nemotron 3 Ultra 550B A55B ist ein Reasoning-Modell. Es nutzt längere Denkprozesse oder Chain-of-Thought-Reasoning, um komplexe Probleme zu bearbeiten, bevor es eine Antwort gibt.

Nemotron 3 Ultra 550B A55B unterstützt Text als Eingabe.

Nemotron 3 Ultra 550B A55B unterstützt Text als Ausgabe.

Nein, Nemotron 3 Ultra 550B A55B unterstützt keine Bildeingaben. Es kann nur Text verarbeiten.

Nein, Nemotron 3 Ultra 550B A55B ist nicht multimodal. Es unterstützt nur Text als Eingabe.

Nemotron 3 Ultra 550B A55B hat ein Kontextfenster von 262k Tokens. Es bestimmt, wie viel Text und Gesprächsverlauf das Modell in einer einzelnen Anfrage verarbeiten kann.

Ja, Nemotron 3 Ultra 550B A55B hat offene Gewichte. Die Modellgewichte sind öffentlich verfügbar und können zum Selbsthosten heruntergeladen werden.

Nemotron 3 Ultra 550B A55B hat 550B Parameter (55B aktiv).

Nemotron 3 Ultra 550B A55B ist ein Mixture-of-Experts-Modell (MoE) mit insgesamt 550B Parametern, von denen während der Inferenz jedoch nur 55B aktiv sind.

Nemotron 3 Ultra 550B A55B wird unter der Lizenz OpenMDW veröffentlicht. Diese Lizenz erlaubt die kommerzielle Nutzung. Lizenz anzeigen

Nemotron 3 Ultra 550B A55B erzielt im Artificial Analysis Intelligence Index einen Wert von 12. Dieser zusammengesetzte Benchmark bewertet Modelle in den Bereichen Wissensarbeit, Programmierung, Wissenschaft und Allgemeinwissen.

Ja, Nemotron 3 Ultra 550B A55B ist über 4 Anbieter per API verfügbar. API-Anbieter vergleichen

Nemotron 3 Ultra 550B A55B ist über 4 API-Anbieter verfügbar. Anbieter vergleichen

Nemotron 3 Ultra 550B A55B: Analyse von Intelligenz, Leistung und Preis

Modellübersicht

IntelligenzUpdated

Technische Spezifikationen

131 Modelle in dieser Klasse

IntelligenzUpdated

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index: Open Weights vs. proprietär

Artificial Analysis Intelligence Index

Open Weights

Intelligence Index vs. Kosten pro Aufgabe

Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index

Fähigkeitsindizes

Evaluations

Intelligence Evaluation Relevance

Artificial Analysis Intelligence Index

AA-PersonalityBenchNew

Persönlichkeitsindizes

Openness Index

Artificial Analysis Openness Index: Wert

Kosten

Kosten pro Aufgabe des Intelligence Index

Cost per Intelligence Index Task

Kosten für die Durchführung des Artificial Analysis Intelligence Index

Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

Preise: Cache-Treffer, Eingabe und Ausgabe

Cache Hit

Leistung

Zeit pro Aufgabe des Intelligence Index

Time per Intelligence Index Task

Time Period

Ausgabegeschwindigkeit

End-to-End Output Speed

Zeit bis zum ersten Antworttoken

Time to First Answer Token

Tokenverbrauch

Ausgabe-Token pro Aufgabe des Intelligence Index

Output Tokens per Intelligence Index Task

Kontextfenster

Kontextfenster

Context Window for RAG

Context Window

Modellgröße (nur Modelle mit offenen Gewichten)

Modellgröße: Gesamtparameter und aktive Parameter

Total Parameters

Active Parameters at Inference Time

Weitere Details

Weitere Veröffentlichungen von NVIDIA

Häufig gestellte Fragen

Wann wurde Nemotron 3 Ultra 550B A55B veröffentlicht?

Wer hat Nemotron 3 Ultra 550B A55B entwickelt?

Wie intelligent ist Nemotron 3 Ultra 550B A55B?

Wie schnell ist Nemotron 3 Ultra 550B A55B?

Wie hoch ist die Latenz von Nemotron 3 Ultra 550B A55B?

Wie viel kostet Nemotron 3 Ultra 550B A55B?

Wie gestaltet sich der API-Preis von Nemotron 3 Ultra 550B A55B?

Wie ausführlich antwortet Nemotron 3 Ultra 550B A55B?

Ist Nemotron 3 Ultra 550B A55B ein Reasoning-Modell?

Welche Eingabemodalitäten unterstützt Nemotron 3 Ultra 550B A55B?

Welche Ausgabemodalitäten unterstützt Nemotron 3 Ultra 550B A55B?

Kann Nemotron 3 Ultra 550B A55B Bilder verarbeiten?

Ist Nemotron 3 Ultra 550B A55B multimodal?

Wie groß ist das Kontextfenster von Nemotron 3 Ultra 550B A55B?

Hat Nemotron 3 Ultra 550B A55B offene Gewichte?

Wie viele Parameter hat Nemotron 3 Ultra 550B A55B?

Was sind die aktiven Parameter von Nemotron 3 Ultra 550B A55B?

Unter welcher Lizenz steht Nemotron 3 Ultra 550B A55B?

Wie schneidet Nemotron 3 Ultra 550B A55B in Benchmarks ab?

Ist Nemotron 3 Ultra 550B A55B über eine API verfügbar?

Wo kann ich Nemotron 3 Ultra 550B A55B verwenden?