Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1

Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 属于 NVIDIA 的 Nemotron 系列，命名中的 Llama 3.3 指向其基础模型来源，Super 49B 代表中等参数规模档。它要解决的问题是：在 NVIDIA 自家 Nemotron 产品线里提供一款介于轻量与超大之间的通用模型，让团队不必直接上 550B 级超大模型，也能获得 Nemotron 的后训练能力。公开能力标注缺失，第三方 Artificial Analysis 综合智能指数为 8.9，GPQA 64.3%、HLE 5.6%、LCR 18.3%，说明其推理与长上下文表现有明确上限，适合作为通用对话、摘要、轻量代码与 RAG 组件，而非高难度推理主力。当前收录平台数为 0，获取与托管渠道有限，选型时要把部署与运维成本一并算入。

选型建议需要中等规模、可私有化且看重 NVIDIA 后训练生态时可选它；追求高难推理或需要成熟托管 API 时，应优先考虑同门更高档位或已有平台收录的模型。

• 搭建私有化通用问答服务，利用 49B 中等规模在单机多卡环境运行
• 对领域语料做指令微调，把该模型作为中小团队的可控底座
• 处理文档摘要与结构化抽取，配合检索做轻量 RAG 流程
• 在 NVIDIA 生态内做模型对比测试，评估 Super 档位的性价比
• 用于教学与原型验证，快速验证 Llama 3.3 系后训练模型的效果

官方未公开详细结构参数，以下依据命名与同系列公开信息做定性判断。

• 基础来源名称含 Llama 3.3，通常意味着以 Llama 3.3 为底座，再由 NVIDIA 做 Nemotron 后训练与对齐，具体配方未公开。
• 规模档位49B 属于中等偏大参数规模，介于轻量 Bolt、Lightning 与 120B、550B 级之间，适合单机多卡或较高内存节点部署。
• 能力披露官方能力项标注为未标注，第三方仅有 AA 指数与三项测评，缺少上下文长度、工具调用等关键规格，选型需自行验证。
• 家族关系与 Nemotron 3 Super 120B、3 Ultra 550B 同属 Super、Ultra 梯队，共享 NVIDIA 的模型生产流程，但代际与训练数据未披露。

第三方 Artificial Analysis 数据只覆盖有限维度，能看出中等推理水平，不能当成全面结论。

• 强项GPQA 64.3% 在中等规模模型中不算弱，说明研究生级科学问答有一定基础，适合知识密集但非前沿研究的问答场景。
• 短板HLE 5.6% 与 LCR 18.3% 偏低，表明高难度专家题和长上下文检索类任务表现有限，不适合直接承担复杂多跳推理。
• 综合位次AA 综合智能指数 8.9，低于同门 3 Super 120B 的 12.8 与 3.5 Lightning 的 12.9，定位偏基础通用而非高性能。
• 适合更适合通用对话、文档摘要、轻量 RAG 与领域微调底座，对高难推理有要求时应选同门更高档位或其他模型。

跑分来自第三方公开评测（Artificial Analysis 口径），榜位与用量来自 OpenRouter 公开榜单，只反映静态基准与实际调用份额，与本站的真实性、稳定性检测相互独立。

官方价格未公开，收录平台为 0，无法形成可比较的 API 报价，以下只做结构性判断。

• 定价状态官方未公布输入输出单价，第三方平台暂无收录，实际成本取决于自建推理资源与 NVIDIA 授权渠道。
• 横向对比同门 Nemotron 3.5 Lightning 输入 $0.05/M、输出 $0.2/M，3 Super 120B 输入 $0.3/M、输出 $0.9/M，49B 档位理论上应落在两者附近。
• 平台差价收录平台数为 0，价差字段为空，暂时没有不同平台之间的报价差可比较，跨平台比价条件不成立。
• 省钱若可自建，按 49B 规模规划显存与吞吐，比直接调用 550B 级 API 更容易控制单位成本；否则等待平台收录后再比价。

取上下文相近（约 0.5~2 倍）的同类主流模型；同厂商、同家族优先；价格差为相对本模型的输入价

• 口径AA 指数与 GPQA、HLE、LCR 均为第三方单一来源，官方能力标注缺失，样本与评测版本未知，不能替代业务场景实测。
• 边界公开信息未给出上下文长度、多模态、工具调用与许可条款，长文档与 Agent 场景需先确认这些规格再做决策。
• 渠道收录平台数为 0，意味着托管 API、免费试用与社区反馈都有限，落地前要评估部署与运维成本。

本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并， 冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。 资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。

本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。