Пока крупные лаборатории соревнуются в закрытых флагманах, NVIDIA пошла другим путём. 11 августа 2026 года компания выпустила Nemotron 3.5 Lightning — открытую модель на 30 миллиардов параметров, из которых активны только 3 миллиарда, зато результат почти догнал моделей вчетверо крупнее. Релиз случился на фоне публичного спора о будущем открытых нейросетей в США: за три недели до этого глава NVIDIA Дженсен Хуанг впервые написал в X, призвав Вашингтон не ограничивать открытые веса моделей. Разберём, что умеет Nemotron 3.5 Lightning и как получить к ней доступ из России — благо, платить за саму модель не придётся.
Что такое Nemotron
Nemotron — линейка открытых языковых моделей от NVIDIA, которую компания развивает с 2024 года. В отличие от закрытых моделей вроде GPT или Gemini, веса Nemotron публикуются в открытом доступе — их можно скачать и запустить на собственном оборудовании.
Nemotron 3.5 Lightning — первая модель в подсемействе 3.5, преемница Nemotron 3 Nano. Архитектура — гибрид Mamba и Transformer с разреженной активацией (Mixture-of-Experts): из 30 миллиардов параметров на каждый токен задействуется только около 3 миллиардов, поэтому модель работает быстро и помещается на одну игровую видеокарту. По собственным данным NVIDIA, скорость генерации текста выросла до 4 раз по сравнению с моделями похожего размера, а качество — на 9 пунктов по индексу интеллекта Artificial Analysis по сравнению с предыдущей версией. Вместе с моделью вышла NeMo Switchyard — открытая библиотека, которая сама решает, какую модель из линейки NVIDIA подключить под конкретную задачу.

Как получить доступ из России
Три рабочих способа:
-
VPN — подключение к серверу за пределами России для доступа к playground на сайте NVIDIA, Hugging Face или самому OpenRouter. Плюс модель бесплатна, так что зарубежная карта для оплаты подписки не нужна.
-
Развернуть локально — раз веса модели открыты, её можно скачать напрямую с Hugging Face и запустить на своей видеокарте без обращения к зарубежным серверам вообще. Подходит тем, у кого есть подходящее железо и время на настройку.
-
SpeShu.AI — агрегатор с доступом к 30+ нейросетям без VPN и без разбора с международными сервисами. Помимо открытых моделей вроде Nemotron, через SpeShu.AI доступны аналоги популярных чат-моделей — SpeShu Claude, SpeShu Gemini, SpeShu ChatGPT, — так что для разных задач не нужно переключаться между разными сервисами и аккаунтами.
Для агентных сценариев и разработки удобнее всего оформить доступ к нейросетям через агрегатор — так не приходится следить за тем, какой конкретно провайдер сейчас отдаёт модель быстрее.

Линейка моделей в 2026
-
Nemotron 3 Nano — предыдущая младшая модель линейки, индекс интеллекта Artificial Analysis — 15 баллов.
-
Nemotron 3 Super — модель среднего размера, примерно в 4 раза крупнее Lightning, индекс интеллекта — 26 баллов.
-
Nemotron 3 Ultra — старшая модель линейки на 550 миллиардов параметров, вышла в июне 2026 года, служит источником для дистилляции младших моделей.
-
Nemotron 3.5 Lightning — новая модель, 30 млрд параметров (3 млрд активных), контекст до 1 млн токенов, индекс интеллекта — 24 балла. На OpenRouter доступна бесплатно; у части других провайдеров — платно, около $0.05 за 1М входных и $0.20 за 1М выходных токенов [проверить перед публикацией — цена у конкретного провайдера может отличаться].
Актуальный список провайдеров и условия доступа стоит сверить на странице модели в OpenRouter.
Бенчмарки и сравнение с конкурентами
Данные — из независимого рейтинга Artificial Analysis и технических материалов NVIDIA, опубликованных в день релиза.
Индекс интеллекта Artificial Analysis (общий рейтинг моделей)
|
Модель |
Индекс интеллекта |
Источник |
|---|---|---|
|
GPT-5.6 Luna |
52 |
xenospectrum.com |
|
Gemini 3.5 Flash-Lite |
37 |
xenospectrum.com |
|
Qwen3.6 35B A3B |
32 |
xenospectrum.com |
|
Nemotron 3 Super |
26 |
datacamp.com |
|
Nemotron 3.5 Lightning |
24 |
datacamp.com |
|
gpt-oss-120b (OpenAI) |
24 |
datacamp.com |
|
Nemotron 3 Nano |
15 |
datacamp.com |
Профильные бенчмарки Nemotron 3.5 Lightning
|
Бенчмарк |
BF16 |
NVFP4 |
|---|---|---|
|
MMLU Pro |
81.94 |
81.62 |
|
SWE-bench Verified |
51.56 |
52.80 |
|
GPQA Diamond |
75.44 |
75.57 |
|
Terminal-Bench 2.1 |
24.58 |
23.46 |
Источник обеих строк — datacamp.com. Разница между версиями BF16 и сжатой NVFP4 в пределах одного пункта считается статистической погрешностью, а не реальным отличием в качестве.
Кому Nemotron 3.5 Lightning полезен
-
Студенту — разобраться, как устроены агентные пайплайны, на бесплатной модели без ограничений по токенам.
-
Автору или копирайтеру — быстро прогонять черновики текста благодаря высокой скорости генерации.
-
Фрилансеру — собирать простых агентов под задачи клиента без затрат на платный API.
-
Соискателю — описать в резюме опыт работы с open-weight моделями и агентными системами.
-
Аналитику или менеджеру — обрабатывать большие документы целиком благодаря контексту в 1 млн токенов.
-
Разработчику — встраивать модель в агентные пайплайны для код-ревью, работы с тикетами и вызовов инструментов.
Как формулировать запросы
Пять принципов хорошего промпта для агентных задач:
-
Задача — что именно должен сделать агент: вызвать инструмент, проверить код, обработать документ.
-
Контекст — какие данные и ограничения у задачи, откуда брать источники.
-
Аудитория — для кого предназначен результат: команда разработки, клиент, внутренний отчёт.
-
Формат — структура ответа: список, таблица, готовый код, вызов конкретного инструмента.
-
Ограничения — что нельзя делать: менять чужой код без объяснения, выдумывать источники, превышать лимит токенов.
Шаблон: задача + контекст + аудитория + формат + ограничения + пример входных данных.
Промпты, которые работают
1. Code review triage Review this pull request diff and flag only the issues that would block a merge: security risks, broken logic, missing error handling. Ignore style nits. Результат: короткий список реальных проблем без потока мелких придирок. Лайфхак: явно исключайте стилистические замечания — иначе модель утонет в мелочах.
2. Long document summarization Summarize this 200-page report into a 5-bullet executive summary, keeping only points that affect the Q3 budget decision. Результат: сжатая выжимка вместо чтения всего документа. Лайфхак: указывайте конкретный критерий отбора фактов — иначе резюме получится общим и бесполезным.
3. Tool-calling agent step Given this list of open support tickets, call the "categorize" tool for each one and return only tickets marked as urgent. Результат: отфильтрованный список задач для дальнейшей обработки. Лайфхак: описывайте инструмент и его точный формат вывода — модель работает предсказуемее с чёткой спецификацией.
4. Terminal task execution Write and run a shell command that finds all files modified in the last 24 hours in this repository and lists them by size. Результат: готовая команда с результатом выполнения. Лайфхак: указывайте рабочую директорию явно, если она отличается от корня репозитория.
5. Multi-step agent planning Break this task into a sequence of sub-tasks a smaller agent could execute one at a time: "prepare the weekly sales report from raw CSV exports". Результат: пошаговый план для делегирования агентам. Лайфхак: просите ограничить план 5-7 шагами — так каждый шаг остаётся достаточно простым для исполнения.
6. Structured data extraction Extract all product names, prices, and SKUs from this text into a JSON array with fields "name", "price", "sku".Результат: чистые структурированные данные без ручной разметки. Лайфхак: указывайте точные имена полей — это снижает вероятность, что модель придумает свою структуру.
7. Instruction-following stress test Rewrite this paragraph in exactly three sentences, each under 15 words, without using the word "the" more than once per sentence. Результат: проверка того, насколько точно модель соблюдает формальные ограничения. Лайфхак: используйте такие запросы, чтобы быстро понять, подходит ли модель для задач с жёсткими форматными требованиями.
8. Domain-specific fine-tuning prompt Given these five examples of approved legal disclaimers, write a new disclaimer for a fintech product in the same style and tone. Результат: черновик в заданном стиле на основе примеров. Лайфхак: чем больше и разнообразнее примеры-референсы, тем точнее модель улавливает нужный тон.
Частые вопросы
Бесплатно ли пользоваться Nemotron 3.5 Lightning? Да, сама модель распространяется бесплатно с открытыми весами. Через некоторых провайдеров доступен платный тариф с более высокой скоростью и стабильностью.
Примут ли российскую карту? Для бесплатного доступа карта не нужна вообще. Если нужен платный тариф у стороннего провайдера — потребуется способ оплаты, который принимает конкретный сервис, либо доступ через SpeShu.AI обычной картой.
Нужен ли VPN? Да, для прямого доступа к playground NVIDIA, Hugging Face или OpenRouter из России обычно нужен VPN. При доступе через агрегатор — не нужен.
Чем Lightning отличается от закрытых моделей вроде GPT? Главное отличие — открытые веса: модель можно скачать и запустить на своём оборудовании, а не только обращаться к ней по API. По качеству на общих задачах она уступает топовым закрытым моделям, но выигрывает в скорости и агентных сценариях — подробное сравнение моделей есть на странице SpeShu.AI, посвящённой языковым нейросетям.
Заключение
Если нужен разовый доступ и есть время разобраться с VPN — используйте его напрямую с playground NVIDIA или Hugging Face. Если нужно быстро подключить модель к рабочим задачам и не тратить время на настройку — агрегатор вроде SpeShu.AI закроет вопрос за одно действие. При пополнении баланса промокод HABRSPESHUAI даёт +15% к сумме пополнения.
ссылка на оригинал статьи https://habr.com/ru/articles/1069852/