模型目录与家族版本
在 GrokCode 内容体系中，models-catalog 枢纽是模型目录与家族版本的核心模块。它整合主流 AI 模型的树状家族关系、发布迭代时间线及参数规格等公开数据，与 ladder-system 的多维天梯和 ocr-ecosystem 的工具生态互补。用户路径包括从订阅比价或天梯入口进入目录检索模型、浏览版本历史、对比规格，并跳转验证性能，帮助开发者与研究者高效完成模型选型与追踪。 模型目录与家族版本 的内容编排分 3 个板块：主要模型家族（OpenAI GPT 系列、Anthropic Claude 系列、Meta Llama 系列、Google Gemini 系列、其他开源模型）；版本管理（发布日期、更新日志、弃用通知）；规格维度（参数规模、上下文长度、训练截止日期、多模态能力）。每个板块都能在本页直接进入，不需要先去别处找索引。 按使用者目标，本页给出 1 条路径。AI 开发者选型可走 4 步：进入目录搜索目标模型家族 → 查看历史版本与更新日志 → 对比规格参数 → 链接 ladder-system 验证能力。按自己的阶段取用即可，不必全走。 对外入口共 4 个：模型家族与介绍（搜索型号看家族历史与知识库，入口 /models）；智能能力天梯（智力/代码/Agent 多维排行，入口 /ladder）；热门用量榜（OpenRouter 用量与任务消费，入口 /rankings?tab=usage）；官方 API 目录（官方价与 provider 对照，入口 /official-api）。这些路径都是站内真实页面，可直接核对。
- 模型家族与介绍 · 搜索型号看家族历史与知识库
- 智能能力天梯 · 智力/代码/Agent 多维排行
- 热门用量榜 · OpenRouter 用量与任务消费
- 官方 API 目录 · 官方价与 provider 对照
数据更新于 2026-08-03 · AA 260 · Arena 44 · OR-AA 107 · 知识库 168 模 / 36 族 / 26 维 · 配图 354
观察板
全部刚发与待发 →| 型号 | 厂商 | 状态 | asOf | 输入/输出 | 来源链接 |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra gpt-6-astra | OpenAI | 滚动放量 | 2026-09-03 | $10 / $50 | openai.com |
| Gemini 3.8 Flash gemini-3.8-flash | 已上线 | 2026-09-02 | $0.75 / $3.75 | ai.google.dev | |
| Claude Fable 5.1 claude-fable-5-1 | Anthropic | 已上线 | 2026-09-01 | $10 / $50 | anthropic.com |
| GLM-5.3 | Zhipu / Z.AI | 已上线 | 2026-08-14 | 见价账本 | docs.z.ai |
历史代际专题
GPT-5.x · GPT-4.x · Grok 3.x · Grok 4.x · DeepSeek →旧号怎么分，别写成刚发。5.5 不是 Astra，R1 不是 V4 Pro。
GPT-5.xGPT-4.xGrok 3.xGrok 4.xDeepSeekQwenClavueRWKVPaddleOCR-VLZ-ImageClaudeGeminiGLMKimiLlamaMistralMiniMaxGemma
目录表已补 AA 智力（OpenRouter 实时 / OR 快照 / AA 公开榜）与 Arena 排名。完整条形图见天梯；真实流量热度见用量 / 任务消费榜。
在 GrokCode 全站内容体系中，ocr-ecosystem 枢纽定位为 OCR 与文档理解生态模块，衔接模型目录、模型天梯及 API 订阅比价三大核心。它聚焦 PaddleOCR 等开源项目、支持文档理解的多模态模型历史版本与性能数据。用户可通过主站多模态天梯或模型目录入口进入，探索工具对比、基准佐证及部署路径，实现从模型评估到实际应用的平滑过渡。该枢纽为开发者、研究人员和企业提供专业、可核验的资源，帮助优化文档处理流程中的 AI…
同步自 OpenRouter · 452 个模型 · 含网关上架 48 个短 ID · source=openrouter · 2026-10-31T14:14:32.414Z
nemotron-3-super
NVIDIA · 知识库 168 模 / 36 族
120B总/12B激活混合Mamba-Transformer MoE，1M上下文，专精agentic推理与多代理应用
NVIDIA Nemotron 3 Super是一款开放权重的大语言模型，总参数120B、激活参数12B，采用LatentMoE混合架构（Mamba-2 + MoE + Attention）并支持多token预测。具备1M token超长上下文窗口，在agentic reasoning、工具调用、代码生成、规划与多代理协作等任务上表现突出，吞吐量较前代显著提升，适合构建高效的多代理AI系统、复杂软件开发、网络安全分析及长文档跨文档推理场景。支持英语、法语、德语、意大利语、日语、西班牙语及中文等多语言。以厂商/网关为准。
NVIDIA Nemotron 3 Super is a 120B-parameter open hybrid MoE model, activating just 12B parameters for maximum compute efficiency and accuracy in complex multi-agent applications. Built on a hybrid Mamba-Transformer...
- 120B总/12B激活混合Mamba-Transformer MoE，1M上下文，专精agentic推理与多代理应用
- 参数量档位 120B-A12B
- 归并版本 1 个
- 120B总参数、12B激活参数的LatentMoE混合架构模型（id推断）
适用场景
- 多代理AI系统构建
- 复杂推理与长上下文任务
- 代码与软件工程场景
能力 / 优势
- agentic reasoning
- tool calling与规划
- 代码生成与调试
- 长上下文多代理协作
边界 / 不适合
- 多模态图像/视频生成
- 极低延迟简单对话
接入提示：OpenRouter兼容OpenAI API，短ID nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b；支持NVIDIA NIM部署；测速入口OpenRouter playground
常见问题
NVIDIA: Nemotron 3 Super 上下文长度是多少？
原生支持1M token上下文窗口，适合长时agent coherence。
主要优势是什么？
12B激活的高效率MoE架构，在多代理、推理、coding任务上兼顾准确率与吞吐量。
NVIDIA: Nemotron 3 Super 主要能做什么？
按本页能力清单，NVIDIA: Nemotron 3 Super 覆盖 agentic reasoning、tool calling与规划、代码生成与调试、长上下文多代理协作。能力口径以官方发布说明为准，本页只做归纳。
NVIDIA: Nemotron 3 Super 适合哪些使用场景？
本页建议把 NVIDIA: Nemotron 3 Super 用在 多代理AI系统构建、复杂推理与长上下文任务、代码与软件工程场景；这些场景来自型号定位与能力清单，不是基准测试结论。
历史版本 / 相关变体
| 版本 | 模型 | 参数 | 来源 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| —当前 | Nemotron 3 Super nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b | 120B-A12B | OpenRouter |
| 模型 | 上下文 | 输入 | 输出 | 能力 | AA 智力 | 代码 | Arena | 操作 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Nemotron 3 Super nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b | 1.0M | $0.300 | $2.40 | ToolsReasonAg 2开源 | 25.4 快照 | 37.7 | — |
数据源：OpenRouter 公开 Models API（缓存约 1 小时）。本站聚合展示，不构成购买建议；实测能力请用实验室。
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