モデル情報

Nemotron-3-Diarization

NVIDIA · Nemotron-3-Diarization

**Nemotron 3 Diarization** is an open-weight speaker diarization model designed to determine "who spoke when" in real-world audio. It supports both streaming and offline inference and handles up to eight speakers. Following Sortformer [\[1\]](#ref-1), the model resolves speaker permutation by ordering its output channels according to each speaker's first arrival in the input audio. For streaming inference, the model adopts the Arrival-Order Speaker Cache (AOSC) and FIFO queue introduced in **Streaming Sortformer** [\[2\]](#ref-2). The AOSC retains speaker information from earlier chunks to preserve speaker identities over time, while the FIFO queue provides recent frame context for each processing step. A single checkpoint supports input buffer latency as low as 80 ms for latency-critical applications, although the lowest recommended configuration is 0.32 s; the offline-style configuration uses a 30.4 s input buffer. The output frame resolution is configurable in multiples of 10 ms. With chunked inference, the maximum audio duration is not limited.

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情報更新日時2026/10/29 16:45:49
OVERVIEW

モデル紹介

**Nemotron 3 Diarization** is an open-weight speaker diarization model designed to determine "who spoke when" in real-world audio. It supports both streaming and offline inference and handles up to eight speakers. Following Sortformer [\[1\]](#ref-1), the model resolves speaker permutation by ordering its output channels according to each speaker's first arrival in the input audio. For streaming inference, the model adopts the Arrival-Order Speaker Cache (AOSC) and FIFO queue introduced in **Streaming Sortformer** [\[2\]](#ref-2). The AOSC retains speaker information from earlier chunks to preserve speaker identities over time, while the FIFO queue provides recent frame context for each processing step. A single checkpoint supports input buffer latency as low as 80 ms for latency-critical applications, although the lowest recommended configuration is 0.32 s; the offline-style configuration uses a 30.4 s input buffer. The output frame resolution is configurable in multiples of 10 ms. With chunked inference, the maximum audio duration is not limited.

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

PRICING & COST

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

出典・チャネル入力出力課金単位収集日時
確認可能な料金がありません。出典を確認してください。

月額の基本トークン費用を試算

—

試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公開評価と実行設定

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

収録済みの全ランキング →

よくある質問

オープンウェイトなら無料で商用利用できますか?

必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

これはリアルタイムの請求料金ですか?

収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。

出典と追跡記録

许可证:openmdw-1.1。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。