核心差异
- 吞吐：Nemotron 3 Nano 30B 在 H200 上约 3.3× Qwen3-30B（8K→16K）。
- 上下文：Nemotron 1M vs Qwen3 默认 32k/128k 级别。
- 推理控制：Reasoning ON/OFF + 预算 vs 常规对话模式。
模型对比
Nemotron 3 vs Qwen3：吞吐、上下文与推理控制
Nemotron 3 Nano 30B 在 H200 上吞吐约 3.3× Qwen3-30B，提供 1M 上下文与 Reasoning ON/OFF + 预算控制，适合多智能体和长链条任务。
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使用建议
- 高并发代理：优先 Nemotron 3，减少延迟与成本。
- 长文档 / RAG：Nemotron 1M 上下文更适合多文档汇聚。
- 工具调用：两者均支持，Nemotron 提供预算控成本。
迁移提示
- Prompt：保持函数 schema 一致，可直接替换模型。
- 预算：在长链任务设置思考上限，避免 token 爆炸。
常见问题
为什么吞吐差异显著？
Nemotron 使用稀疏 MoE 与较低活跃参数，降低计算量。
Qwen3 的长上下文版本如何？
Qwen3 也有扩展版，但默认窗口较短；Nemotron 开箱即 1M。
迁移代价大吗？
API 兼容 vLLM/SGLang，保持 prompt 与工具 schema 基本可直接切换。