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# NVIDIA Nemotron 3 Ultra (550B Mamba-MoE)

Clore.ai मार्केटप्लेस के Blackwell रिग्स पर NVIDIA Nemotron 3 Ultra, 550B ओपन Mamba-MoE हाइब्रिड, चलाएँ

{% hint style="info" %}
**स्थिति (अगस्त 2026):** NVIDIA ने घोषणा की **Nemotron 3 Ultra** Computex में **4 जून 2026 को** और इसे जारी किया **OpenMDW-1.1** लाइसेंस के तहत — वज़न, प्रशिक्षण डेटा, रेसिपी और रिइनफोर्समेंट-लर्निंग वातावरण। **कुल 550B / सक्रिय 55B**, हाइब्रिड **Mamba-2 + MoE + अटेंशन** आर्किटेक्चर के साथ, मल्टी-टोकन प्रेडिक्शन, संदर्भ तक **1M टोकन**. वज़न: [nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16](https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16) और एक आधिकारिक [NVFP4 बिल्ड](https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-NVFP4).
{% endhint %}

यह रिलीज़ चीनी ओपन-वेट लहर से दो बातों में अलग है। पहला, **लाइसेंस असामान्य रूप से पूर्ण है**: OpenMDW-1.1 मॉडल, डेटा और रेसिपी को कवर करता है, इसलिए पूरी पाइपलाइन केवल चेकपॉइंट नहीं, बल्कि पुनरुत्पादित की जा सकती है। दूसरा, **आर्किटेक्चर एक साधारण ट्रांसफॉर्मर नहीं है** — इसमें इंटरलीव्ड Mamba-2 स्टेट-स्पेस लेयर्स के साथ MoE और चयनित अटेंशन लेयर्स हैं, इसलिए NVIDIA 550B डेंस-अटेंशन मॉडल की तुलना में कहीं अधिक थ्रूपुट का दावा करती है।

Clore.ai रेंटर्स के लिए एक अच्छा मेल है: आधिकारिक **NVFP4** चेकपॉइंट Blackwell के लिए बनाया गया है, और मार्केटप्लेस पर सबसे बड़े रिग 4× RTX PRO 6000 Blackwell (380GB) हैं।

### मुख्य विनिर्देश

| गुण          | मान                                                                        |
| ------------ | -------------------------------------------------------------------------- |
| पैरामीटर     | कुल 550B, सक्रिय 55B                                                       |
| आर्किटेक्चर  | LatentMoE — Mamba-2 + MoE + अटेंशन हाइब्रिड, MTP, 512 विशेषज्ञ (22 सक्रिय) |
| संदर्भ       | 1,000,000 टोकन तक                                                          |
| लाइसेंस      | OpenMDW-1.1 (मॉडल, डेटा, रेसिपी, RL वातावरण)                               |
| रिलीज़ तिथि  | 4 जून 2026 को                                                              |
| वज़न         | NVFP4 352GB · Q2\_K\_XL GGUF 202GB · Q3\_K\_M GGUF 274GB                   |
| मुख्य टूलिंग | vLLM, SGLang, TensorRT-LLM, llama.cpp                                      |

***

## आवश्यकताएँ

| बिल्ड          | आकार    | Clore.ai रिग                                         |
| -------------- | ------- | ---------------------------------------------------- |
| `UD-IQ1_M`     | 188GB   | 8× RTX 5090 (248GB)                                  |
| `UD-Q2_K_XL`   | 202GB   | 8× RTX 5090 (248GB) — ≥242GB पर 47 सर्वर             |
| `UD-Q3_K_M`    | 274GB   | 10× RTX 5090 (310GB) या 4× RTX PRO 6000 (380GB)      |
| आधिकारिक NVFP4 | 352GB   | 4× RTX PRO 6000 Blackwell (380GB) — 2 सर्वर सूचीबद्ध |
| आधिकारिक BF16  | \~1.1TB | [bare metal](https://clore.ai/bare-metal)            |

{% hint style="warning" %}
**NVFP4 के लिए Blackwell आवश्यक है।** FP4 टेन्सर कोर RTX 50-सीरीज़ और RTX PRO 6000 पर मौजूद हैं, Ada या Ampere पर नहीं। 4090 या 3090 रिग पर, इसके बजाय GGUF बिल्ड का उपयोग करें। देखें [CUDA और PyTorch संगतता](/guides/guides_v2-hi/getting-started/cuda-pytorch-compatibility.md).
{% endhint %}

***

## तैनात करें

**Blackwell रिग पर NVFP4 (vLLM):**

```bash
vllm serve nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-NVFP4 \\
  --tensor-parallel-size 4 \
  --trust-remote-code \
  --max-model-len 262144 \\
  --gpu-memory-utilization 0.90 \
  --enable-expert-parallel
```

**RTX 5090 रिग पर GGUF (llama.cpp):**

```bash
huggingface-cli download unsloth/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-GGUF \\
  --include "*UD-Q2_K_XL*" --local-dir /workspace/nemotron

llama-server -m /workspace/nemotron/*UD-Q2_K_XL*-00001-of-*.gguf \\
  --host 0.0.0.0 --port 8080 \
  -ngl 999 --split-mode layer -c 131072 --flash-attn --no-mmap
```

रीज़निंग एक चैट-टेम्पलेट फ्लैग है: मॉडल अपने उत्तर से पहले एक रीज़निंग ट्रेस निकालता है, और कम-लेटेंसी कॉल्स के लिए आप इसे बंद कर सकते हैं।

अन्य प्रीबिल्ट चेकपॉइंट्स: [`RedHatAI/...-FP8-dynamic`](https://huggingface.co/RedHatAI/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-FP8-dynamic) और [`RedHatAI/...-quantized.w4a16`](https://huggingface.co/RedHatAI/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-quantized.w4a16).

***

## Clore.ai GPU अनुशंसाएँ

| सेटअप                         | कुल VRAM  | बिल्ड              | Clore.ai लागत     |
| ----------------------------- | --------- | ------------------ | ----------------- |
| 8× RTX 5090                   | 248GB     | Q2\_K\_XL GGUF     | \~$2.00–3.50/घंटा |
| 10× RTX 5090                  | 310GB     | Q3\_K\_M GGUF      | \~$5.00/घंटा      |
| **4× RTX PRO 6000 Blackwell** | **380GB** | **आधिकारिक NVFP4** | **\~$5.00/घंटा**  |

***

## उपयोग के मामले

* **लंबे समय तक चलने वाले एजेंट्स** — NVIDIA ने ठीक इसी उद्देश्य के लिए RL वातावरण बनाया और इसे वज़नों के साथ शिप किया
* **पुनरुत्पादनीय शोध** — डेटा और रेसिपी लाइसेंस द्वारा कवर हैं, इसलिए परिणामों को फिर से बनाया जा सकता है, सिर्फ दोहराया नहीं
* **उच्च-थ्रूपुट रीज़निंग** — Mamba हाइब्रिड समान आकार के डेंस-अटेंशन मॉडल की तुलना में तेज़ डिकोड करता है
* **उच्च-जोखिम RAG** — लंबा संदर्भ और एक रीज़निंग ट्रेस जिसे आप जाँच सकते हैं
* **अमेरिकी-न्यायक्षेत्र ओपन वेट्स** — गर्मियों का सबसे मजबूत, अमेरिकी-विकसित ओपन-वेट मॉडल, जहाँ खरीद-प्रक्रिया की दृष्टि से यह मायने रखता है

***

## समस्या निवारण

| समस्या                          | ठीक करें                                                                              |
| ------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------- |
| NVFP4 लोड होने में विफल         | रिग Blackwell नहीं है — GGUF या FP8 बिल्ड का उपयोग करें                               |
| `nemotron_h` आर्किटेक्चर अज्ञात | vLLM/SGLang/llama.cpp अपडेट करें; हाइब्रिड Mamba लेयर्स को हालिया समर्थन की ज़रूरत है |
| हर उत्तर में रीज़निंग ट्रेस     | छोटी-लेटेंसी कॉल्स के लिए चैट टेम्पलेट में रीज़निंग फ़्लैग बंद करें                   |
| थ्रूपुट अपेक्षा से कम           | MTP-आधारित स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग सक्षम करें; मॉडल MTP लेयर्स के साथ आता है           |
| Q3 पर 8× 5090 में OOM           | Q3\_K\_M 274GB है — आपको 310GB+ VRAM चाहिए                                            |

***

## अगले चरण

* **छोटा भाई:** [Nemotron 3 Super](/guides/guides_v2-hi/language-models/nvidia-nemotron-3-super.md) — 120B MoE, बहुत छोटे रिग्स में फिट बैठता है
* **उसी वज़न वर्ग में:** [GLM-5.2](/guides/guides_v2-hi/language-models/glm-5-2.md) · [MiniMax M3](/guides/guides_v2-hi/language-models/minimax-m3.md) · [DeepSeek V4](/guides/guides_v2-hi/language-models/deepseek-v4.md)
* **एकल-कार्ड विकल्प:** [Qwen3.8-27B](/guides/guides_v2-hi/language-models/qwen38-27b.md)
* **Serving:** [TensorRT-LLM](/guides/guides_v2-hi/gpu-devops/tensorrt-llm.md) · [vLLM](/guides/guides_v2-hi/language-models/vllm.md)

### लिंक्स

* [Nemotron 3 Ultra BF16](https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16) · [NVFP4](https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-NVFP4) · [GGUF](https://huggingface.co/unsloth/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-GGUF)
* [OpenMDW-1.1 लाइसेंस](https://openmdw.ai/license/1-1/)
* **GPU किराये पर लें:** [RTX 5090](https://clore.ai/rent-5090.html) · [मार्केटप्लेस](https://clore.ai/marketplace)


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# Agent Instructions
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