NVIDIA: Nemotron Nano 9B V2 nvidia/nemotron-nano-9b-v2

Модель NVIDIA: Nemotron Nano 9B V2 от NVIDIA (семейство nemotron-nano) доступна через единый OpenAI-совместимый API НейроГейт — без VPN, с оплатой в рублях, единым ключом для всех 353+ моделей платформы.
Nemotron — open-модели от создателя GPU для AI.

👁 Зрение 🧠 Рассуждение 🎨 Генерация изображений 🎙 Аудио-вход 🔊 Синтез речи 🆓 Бесплатно

131K

контекст, токенов

4 ₽

за 1 млн входных токенов

16 ₽

за 1 млн выходных токенов

возможностей

2025-03

база знаний до

Что такое NVIDIA: Nemotron Nano 9B V2

Компактная модель с reasoning-режимом для локального развёртывания и задач, требующих аналитического мышления при умеренных вычислительных ресурсах.

NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 — языковая модель, разработанная NVIDIA с нуля и ориентированная на совмещение режимов рассуждения и обычного диалога в рамках одной архитектуры. Модель относится к компактному классу (семейство Nemotron Nano), что делает её привлекательной для сценариев, где важны управляемые вычислительные затраты без отказа от возможностей цепочки рассуждений.

Ключевая особенность — встроенная поддержка reasoning: модель способна переключаться между быстрыми ответами и развёрнутым внутренним рассуждением в зависимости от сложности задачи. Контекстное окно в 131 072 токена позволяет работать с длинными документами, многоходовыми диалогами и объёмными кодовыми базами. Модель принимает и генерирует текст, без мультимодальных возможностей.

Как open-source разработка NVIDIA, Nemotron Nano 9B V2 подходит для локального развёртывания и тонкой настройки. Это делает её интересной альтернативой облачным решениям для команд, которым важны контроль над инфраструктурой и конфиденциальность данных.

Когда брать эту модель

✓ Задачи, требующие пошагового рассуждения: математика, логические задачи, отладка кода
✓ Работа с длинными документами и большими кодовыми базами благодаря контексту 128K токенов
✓ Локальное или on-premise развёртывание с полным контролем над моделью
✓ Тонкая настройка под узкоспециализированные домены
✓ Проекты с ограниченным бюджетом на инференс, где нужен баланс между размером и качеством рассуждений

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Проанализируй следующий фрагмент кода на Python, найди потенциальные узкие места по производительности и предложи оптимизации с объяснением причин каждого изменения.

Использование NVIDIA: Nemotron Nano 9B V2 через НейроГейт

OpenAI-совместимый эндпоинт https://api.neuralgate.ru/v1 — замени base_url в любом SDK и используй модель по её id.

# Chat completion
curl https://api.neuralgate.ru/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NEURALGATE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "nvidia/nemotron-nano-9b-v2",
    "messages": [{"role":"user","content":"Привет!"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-...your-neuralgate-key...",
    base_url="https://api.neuralgate.ru/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="nvidia/nemotron-nano-9b-v2",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.NEURALGATE_API_KEY,
  baseURL: "https://api.neuralgate.ru/v1",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "nvidia/nemotron-nano-9b-v2",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);