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NVIDIA develops the Nemotron family of language models optimized for its GPUs, with a focus on reasoning and efficiency. It is the reference for AI infrastructure and models for enterprises.

Input price
$0.23/1M
Output price
$0.57/1M
Released
Oct 15, 2026
Intelligence
14

Solution Overview

Beyond Nemotron models, NVIDIA delivers the ecosystem around them: NIM microservices package the model along with optimized inference, shortening the path from choosing a model to putting it into production on your company's own infrastructure.

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5 topics · 4 min read
Read guide
01What is NVIDIA and what is it used for?02Who is NVIDIA for?03What are NVIDIA's main features?04Is NVIDIA worth it? Pros and cons05What are the alternatives to NVIDIA?

What is NVIDIA and what is it used for?

In AI, NVIDIA offers the open Nemotron model family, the NeMo suite for preparing data, training, customizing, evaluating and governing models and agents, and NIM microservices for deploying them.

NVIDIA describes Nemotron as a family of multimodal models for agentic reasoning. The Nemotron 3 generation uses a hybrid Mamba-Transformer mixture-of-experts (MoE) architecture and comes in Nano, Super and Ultra sizes, according to NVIDIA's model cards on Hugging Face.

The weights are published on Hugging Face under the "nvidia" organization. The models are also available as NIM microservices, which NVIDIA presents as part of NVIDIA AI Enterprise. At build.nvidia.com you can try the models and download the NIM packages.

NeMo bundles components that work together:

  • NeMo Customizer: fine-tuning and reinforcement learning with your own data.
  • NeMo Retriever: extraction of multimodal data from complex documents, with Nemotron RAG models.
  • NeMo Guardrails: a programmable runtime layer for safety and topical relevance, with Nemotron Safety models.
  • NeMo Curator: an open source library for curating multimodal datasets.

NVIDIA states that NeMo works with Nemotron and with other models.

Who is NVIDIA for?

NVIDIA's AI offering is for engineering and data teams that build agents and generative AI applications on open-weight models and want to customize them with their own data.

Profiles and use cases that NVIDIA's documentation describes:

  • Machine learning teams that fine-tune models on proprietary data, using NeMo Customizer.
  • Data teams that build pipelines to extract information from complex documents, with NeMo Retriever and the Nemotron RAG models.
  • Product and security teams that need runtime protection for agents, for example in customer service, with NeMo Guardrails. NVIDIA publishes a technical guide for that case.
  • Anyone who just wants to experiment: build.nvidia.com lets you try the models before downloading them.

What to have before you start:

  • Capacity to host and operate the models. NVIDIA points to NVIDIA AI Enterprise for running NIM in production.
  • Someone to integrate the services. NeMo microservices are containerized and exposed through APIs so they can plug into existing platforms, according to the NeMo documentation.
  • Attention to each model's license, because the Hugging Face cards list terms per repository.

What are NVIDIA's main features?

NVIDIA's main AI offerings are the open Nemotron models, NeMo for data, training and safety, and NIM microservices for deployment.

  • Nemotron models: a multimodal family for agentic reasoning, with weights on Hugging Face. The Nemotron 3 generation combines Mamba and Transformer layers with a mixture of experts.
  • NIM: microservices that package the models for deployment, with NVIDIA AI Enterprise for production.
  • NeMo Customizer: a microservice for fine-tuning and reinforcement learning with your own domain data.
  • NeMo Retriever: an open source library, with Nemotron RAG models, for extracting multimodal data from complex documents.
  • NeMo Curator: an open source library for curating high-quality multimodal datasets.
  • NeMo Guardrails: a programmable orchestration layer that applies safety and topic rules, with Nemotron Safety models for content safety, personal data, jailbreak detection and topic control.
  • build.nvidia.com: a catalog for trying models and downloading NIM.

The NeMo documentation describes the services as a modular collection of containerized services. The vision and video examples (Cosmos) mentioned in older announcements are left out here because their current status was not confirmed.

Is NVIDIA worth it? Pros and cons

NVIDIA's AI offering is worth it for teams that want open-weight models plus tools to customize, evaluate and protect them in one ecosystem. For anyone who only needs to call a model through an API and operate nothing, it asks for more work than a fully managed service.

Pros:

  • Nemotron model weights are published on Hugging Face, so a team can inspect and run the model itself.
  • NeMo covers the whole cycle in separate components: data curation, fine-tuning, retrieval, guardrails and evaluation.
  • Guardrails ships Nemotron Safety models for four named tasks: content safety, personal data, jailbreak detection and topic control.
  • NeMo also works with models that are not from NVIDIA, according to the company.

Cons:

  • Hugging Face cards list different license terms depending on the model, so legal review has to happen model by model.
  • Production deployment through NIM is tied to NVIDIA AI Enterprise.
  • There are several products with similar names (Nemotron, NeMo, NIM), and choosing what to combine takes time with the documentation.
  • Some training datasets have their own terms; check each one before reusing it.

What are the alternatives to NVIDIA?

The main alternatives to NVIDIA as a model and AI platform provider are IBM Granite, Ai2, AI21 Labs and Amazon Nova, and each covers part of what NVIDIA bundles.

  • IBM Granite: a family of language, vision, speech, embedding and guardrail models, with open weights under the Apache 2.0 license according to IBM.
  • Ai2 (Allen Institute for AI): publishes the Olmo models together with training data, code and checkpoints.
  • AI21 Labs: offers the Jamba models, a hybrid Transformer-Mamba architecture, and Maestro, an agent system with requirements validation. It has a private deployment option in a VPC or on premises.
  • Amazon Nova: text, image, video and speech models accessed through Amazon Bedrock. The documented access path is Amazon Bedrock.

The choice usually follows one question: where will the model run? Weights you host yourself (NVIDIA, IBM, Ai2, AI21) or models consumed through a cloud API (Amazon Nova).

Key metrics

$0.23/1M

Input price

$0.57/1M

Output price

0.56s

Latency (p50)

410 tok/s

Throughput

Other NVIDIA models

Nemotron 3.5 Super VL
14$0.23$0.57
Nemotron 3 Ultra 550B A55B (Reasoning)
12$0.60$2.70
NVIDIA Nemotron 3 Nano 4B
2$0.00$0.00
Nemotron Cascade 2 30B A3B
—$0.00$0.00
Nemotron 3 Super 120B A12B (Reasoning)
—$0.30$0.90
NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B A3B (Reasoning)
—$0.05$0.20
Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB (Reasoning)
—$0.00$0.00
Nemotron 3.5 Lightning
—$0.06$0.20

Model recommendation

A quick pick by use case, based on benchmark data.

Most capable

Nemotron 3.5 Super VL

General reasoning, analysis and writing

Intelligence14
Best value

Nemotron 3 Ultra 550B A55B (Reasoning)

Most intelligence per dollar

Price$1.13/1M
Fastest

NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 (Reasoning)

Lowest response latency

Latency0.30s

Documents & Terms

Support materials and legal terms for this solution

Guias técnicos e recursos complementares

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Documentação e orientações oficiais

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25 models

Frequently Asked Questions

NVIDIA oferece hardware, bibliotecas e ferramentas de software para computação acelerada, inferência e desenvolvimento de IA. Computação acelerada por GPU para executar cargas de treinamento, inferência e processamento intensivo. Bibliotecas e ferramentas de desenvolvimento para otimizar aplicações sobre a plataforma de computação.

NVIDIA develops the Nemotron family of language models optimized for its GPUs, with a focus on reasoning and efficiency. It is the reference for AI infrastructure and models for enterprises.

Pricing varies by plan and usage volume. Through Nexforce, contracting is done by quote, with payment in BRL (Brazilian Reais) and Nota Fiscal (Brazilian tax invoice).

NVIDIA contracting in Brazil is done through Nexforce Marketplace. From the product page, you request a quote; Nexforce handles the contract, billing in BRL (Brazilian Reais) with Nota Fiscal (Brazilian tax invoice), and import tax compliance.

Os links de documentação reunidos neste perfil permitem consultar orientações e materiais oficiais sobre NVIDIA. Antes da contratação, confirme com o fornecedor os termos aplicáveis, o tratamento de dados e as condições de suporte; recursos e obrigações podem variar entre planos e produtos.

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Solution Reviews

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NVIDIA: preço do RTX 5060 e a falta da Founders Edition

Uso uma GTX 1080 no meu PC principal há um bom tempo e chegou a hora de trocar de placa, mas o preço na loja da NVIDIA me travou. O RTX 5060 aparece por US$ 299, valor que combina com uma Founders Edition que simplesmente não existe para esse modelo. Todas as opções de compra passam de US$ 300, então o upgrade virou uma escolha entre gastar mais, pegar uma 4070 Ti usada ou mudar para a AMD. Hardware muito bom, precificação e site fracos. Por que o preço do RTX 5060 no site da NVIDIA não fecha A página do RTX 5060 mostra US$ 299 e eu pensei na hora que fosse a Founders Edition. Só que essa versão não existe para o modelo. Quando desci até a seção de compra, todas as placas listadas estavam acima de US$ 300. Ou seja, o número que aparece em destaque não é o preço que eu consigo pagar de fato. Isso não é um detalhe pequeno para quem está montando orçamento de upgrade, porque eu comparo valores antes de escolher qualquer coisa e levo essa conta a sério. A impressão que fica é que o preço de vitrine serve mais para chamar atenção do que para orientar a compra. Se o valor de entrada existisse de verdade, a decisão seria simples e rápida. Do jeito que está, eu preciso abrir cada modelo, conferir quem vende, verificar se é a versão que eu quero e refazer a conta do zero. O hardware é bom, isso eu não discuto, mas o jeito de apresentar preço atrapalha bastante quem já sabe o que quer comprar e só precisa confirmar quanto vai gastar. A falta de Founders Edition em toda a linha de GPUs Meu pedido é simples: que a NVIDIA faça uma Founders Edition para cada placa da linha, não só para algumas. Hoje eu olho o RTX 5060 e a versão de referência não está disponível, o que me empurra direto para os modelos das parceiras, sempre mais caros. Também peço que os preços anunciados correspondam ao que aparece na hora de comprar. Não estou pedindo desconto nem condição especial, estou pedindo coerência entre o anúncio e a prateleira. A navegação do site também pesa contra. Encontrar a ficha técnica, comparar modelos e chegar à página de compra dá mais voltas do que deveria. A informação existe, mas fica espalhada, e eu perco tempo tentando entender o que está sendo vendido em cada linha. Para quem acompanha lançamento de GPU e já conhece os nomes de cor, o site deveria ser o caminho mais curto até a placa certa, e não um labirinto que termina em outra faixa de preço. GTX 1080, 4070 Ti usada ou AMD: como ficou minha decisão de upgrade Estou com uma GTX 1080 no sistema principal e preciso devolver a placa que peguei emprestada do meu amigo, então o upgrade deixou de ser vontade e virou necessidade. Com o RTX 5060 fora do orçamento por causa das versões acima de US$ 300, fiquei com dois caminhos: uma 4070 Ti usada, que eu já tinha considerado antes, ou gastar cerca de US$ 100 a mais em algo novo. Só que, quando o valor sobe nesse patamar, começo a olhar para a AMD também, porque a comparação deixa de ser só entre modelos da NVIDIA. Não é uma reclamação sobre desempenho. As placas da NVIDIA são muito boas na minha opinião, e é justamente por isso que a decepção com o preço incomoda tanto. Eu queria continuar na mesma plataforma, com a tranquilidade de uma placa nova, e o site não me oferece uma opção que caiba no que eu tinha planejado gastar. Acabei parado em dúvida entre três caminhos que deveriam ser fáceis de comparar em uma única tela, sem precisar cruzar anúncio com revendedor. No fim, minha nota fica em três de cinco: os produtos entregam o que prometem, mas a experiência de compra não acompanha. Continuo recomendando as GPUs para quem já decidiu o modelo, com a ressalva de conferir o preço real antes de se animar com o número da vitrine. E fica o pedido registrado: Founders Edition para todas as placas e preços anunciados iguais aos praticados no momento da compra.

Como a NVIDIA deixou gamers comuns sem placa acessível

A NVIDIA faz GPUs excelentes, disso eu não tenho dúvida nenhuma. O problema é outro: quem monta um PC comum virou detalhe. A atenção toda parece ir para empresas de IA com orçamentos gigantes, e para nós, gamers e montadores de PC, sobram placas caras, com preço de marca de luxo, quando o que eu quero é jogar, editar e trabalhar sem gastar uma fortuna. O foco em empresas de IA deixou o cliente comum de lado Ficou claro para mim que o público prioritário da NVIDIA não é mais quem monta um PC para uso doméstico. As placas que aparecem com destaque, as que recebem toda a atenção, parecem pensadas para quem tem orçamento de companhia de inteligência artificial, não para quem está escolhendo uma peça para a máquina de casa. Eu não estou montando uma máquina de IA, e acho que a maioria das pessoas que compra placa também não está. Meu uso é bem mais simples e nada exótico. Quero jogar, editar vídeo e dar conta do trabalho do dia a dia. Para isso não preciso de topo de linha, preciso de algo honesto, com preço que caiba no bolso e que não me obrigue a financiar um segmento que não é o meu. O que sinto é que essa faixa intermediária ficou sem opção de verdade, empurrada para um canto enquanto o discurso é todo sobre grandes orçamentos. Não é que eu queira que a NVIDIA abandone o mercado corporativo. Ela pode vender para quem tem verba alta, isso não me incomoda sozinho. O que me incomoda é o desequilíbrio: sobra atenção para um lado e falta o básico para o outro, e quem monta PC em casa fica esperando uma placa que faça sentido. Placas caras para quem só quer jogar, editar e trabalhar Esse é o ponto que mais me irrita. Eu não quero pagar preço de marca de luxo por uma GPU. Quero uma placa razoavelmente precificada, que rode meus jogos, dê conta da edição e não me faça sentir que estou bancando um produto de vitrine. Hoje parece que qualquer opção mais em conta vem com alguma limitação, ou simplesmente não aparece quando eu vou procurar. Também não é questão de exigir o máximo por pouco dinheiro. Reconheço o valor do que a NVIDIA entrega em desempenho e nunca disse o contrário. O que eu peço é coerência: se existe uma faixa de meio de linha, que ela seja realmente acessível e pensada para o cliente comum, e não apenas uma versão reduzida de algo caro, com o preço ainda alto demais para quem só quer montar uma máquina funcional. Para mim, uma placa de meio de linha deveria resolver três coisas sem drama: rodar os jogos que eu jogo, acompanhar o trabalho de edição e aguentar o uso diário. Nada disso exige o modelo mais caro da prateleira. Exige apenas que exista uma opção na medida certa, e é justamente essa opção que eu não encontro. Disponibilidade e preço: o que eu espero das opções de meio de linha Além do preço, tem a disponibilidade. De nada serve uma placa de meio de linha no papel se na hora de comprar ela não está lá, ou aparece com um valor bem acima do que faria sentido para a categoria. Para quem monta PC em casa, a placa decide o orçamento inteiro da máquina, então preço e disponibilidade andam juntos e nenhum dos dois pode ser deixado de lado. Minha expectativa é simples e direta: opções reais de meio de linha, com preço justo e prontas para comprar. Não precisa ser o modelo mais falado do ano, precisa existir e caber no orçamento de quem está montando uma máquina para jogar, editar e trabalhar. É isso que eu espero ver da NVIDIA de novo, com a mesma qualidade de sempre, mas sem o preço de luxo. Reforço o óbvio: as GPUs da NVIDIA são boas, e é justamente por isso que a decepção é grande. A empresa tem capacidade técnica de sobra para atender o cliente comum com placas de meio de linha acessíveis e disponíveis. Só falta lembrar que esse cliente existe e que ele não está montando uma máquina de inteligência artificial, está montando o PC de casa.

Pagamento mensal do Founder com NVIDIA: site confuso

Sou membro Founder do GeForce NOW há anos e nunca tive motivo para reclamar do valor: meu pagamento mensal na NVIDIA sempre foi 45 TL, mês após mês, sem surpresa. Neste mês isso mudou e, ao tentar entender o que aconteceu, caí no NVIDIA Global Support, um site confuso, espalhado e difícil de navegar. Continuo sem uma resposta clara e é por isso que registro aqui minha insatisfação com a experiência. O pagamento mensal de 45 TL que mudou sem explicação Durante anos, pagar pelo GeForce NOW foi a parte mais previsível da minha rotina com a NVIDIA. Eu sabia que, todo mês, o valor seria 45 TL, e isso me permitia planejar sem sustos. Ser Founder não é só um selo: é quem apostou cedo no serviço e continuou ali, mês sim, mês também. Quando o valor deste mês veio diferente, minha primeira reação foi procurar uma comunicação oficial que explicasse a mudança. Não encontrei nada que me deixasse tranquilo. O que mais me incomodou foi a falta de um caminho claro. Não é só o número diferente na cobrança, é a sensação de não saber a quem recorrer. Eu não estou pedindo atendimento especial, estou pedindo coerência: se o pagamento mensal sempre foi 45 TL, uma alteração desse tipo deveria vir acompanhada de um aviso compreensível dentro da própria conta. Foi justamente aí que comecei a bater no site de suporte, esperando encontrar alguma seção de cobrança que respondesse a dúvida mais básica. Navegação confusa no NVIDIA Global Support Ir até o NVIDIA Global Support deveria ser o caminho natural para qualquer dúvida de cobrança, mas o site é confuso de um jeito que atrapalha quem está com pressa. As informações ficam espalhadas, os menus não seguem uma lógica clara e eu precisei voltar várias vezes para tentar encontrar a área certa. Num assunto de pagamento mensal, esse tipo de atrito pesa o dobro, porque o usuário já chega irritado e sem paciência para adivinhar onde clicar. Também chama atenção a ausência de uma trilha simples do tipo "minha cobrança mudou, o que faço agora". Fiquei alternando entre páginas sem saber se estava no lugar correto, e a cada retorno ao início a sensação era de recomeçar do zero. Para quem é Founder há anos e nunca precisou abrir uma reclamação, a experiência é frustrante. Um site de suporte existe para reduzir dúvida, não para aumentar. O que eu esperava como membro Founder Como Founder, minha expectativa era simples: se o valor do meu pagamento mensal fosse diferente, eu receberia um aviso claro, dentro da conta, com o motivo e o período da mudança. Nada de página obscura ou texto genérico. A NVIDIA tem condições de fazer isso bem, porque conhece meu histórico e sabe que eu pago em dia desde o começo. A sensação, porém, é de que o suporte não acompanha o tamanho do serviço que a empresa entrega. Não estou reclamando do preço em si, estou reclamando de transparência e de usabilidade. Duas coisas simples: me avise sobre a mudança no pagamento e organize o site de forma que eu consiga resolver o problema sozinho. Hoje eu não consegui nem uma coisa nem outra, e saí do Global Support sem saber se o valor vai se repetir no próximo mês ou se foi um caso isolado. Continuo usando o GeForce NOW e quero continuar, porque o serviço em si resolve o que preciso. Mas a experiência deste mês me deixou com a impressão de que o cuidado com quem é Founder ficou de lado: um pagamento mensal que muda sem explicação e um site de suporte que confunde em vez de ajudar. Enquanto não houver clareza sobre a cobrança e uma navegação decente, minha nota para a NVIDIA segue baixa.

JM
Jimmy Mendoza·via trustpilot
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