Wir stellen Nemotron 3 Nano 30B-A3B vor, ein Mixture-of-Experts-Modell, das eine hybride Architektur aus Mamba- und Transformer-Elementen kombiniert. Nemotron 3 Nano wurde auf 25 Billionen Text-Tokens vortrainiert, darunter über 3 Billionen neue, eindeutige Tokens im Vergleich zu Nemotron 2, gefolgt von einer überwachten Feinabstimmung und großskaliger Reinforcement-Learning-Optimierung in vielfältigen Umgebungen. Nemotron 3 Nano erreicht eine höhere Genauigkeit als die vorherige Generation, Nemotron 2 Nano, wobei pro Vorwärtsdurchlauf weniger als die Hälfte der Parameter aktiviert werden. Im Vergleich zu vergleichbaren offenen Modellen wie GPT-OSS 20B und Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 erzielt es eine bis zu 3,3-fach höhere Inferenz-Throughput-Rate, gleichzeitig ist es auf gängigen Benchmarks präziser. Nemotron 3 Nano zeichnet sich durch verbesserte agentele, reasoning- und Chat-Fähigkeiten aus und unterstützt Kontextlängen bis zu 1 Million Tokens. Wir stellen sowohl den vortrainierten Base-Checkpunkt Nemotron 3 Nano 30B-A3B als auch den nachtrainierten Checkpoint Nemotron 3 Nano 30B-A3B auf Hugging Face zur Verfügung.