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chore(i18n): refresh zh-CN translations

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openclaw-docs-i18n[bot] 2026-04-07 14:49:08 +00:00
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commit 7ef381e587
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35
docs/zh-CN/providers/nvidia.md
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@ -1,33 +1,33 @@
---
read_when:
- 你想在 OpenClaw 中使用 NVIDIA 模型
- 你想在 OpenClaw 中免费使用开放模型
- 你需要设置 `NVIDIA_API_KEY`
summary: 在 OpenClaw 中使用 NVIDIA 的 OpenAI 兼容 API
summary: 在 OpenClaw 中使用 NVIDIA 兼容 OpenAI 的 API
title: NVIDIA
x-i18n:
generated_at: "2026-04-05T08:42:47Z"
generated_at: "2026-04-07T14:49:07Z"
model: gpt-5.4
provider: openai
source_hash: a24c5e46c0cf0fbc63bf09c772b486dd7f8f4b52e687d3b835bb54a1176b28da
source_hash: b00f8cedaf223a33ba9f6a6dd8cf066d88cebeea52d391b871e435026182228a
source_path: providers/nvidia.md
workflow: 15
---
# NVIDIA
NVIDIA 在 `https://integrate.api.nvidia.com/v1` 提供适用于 Nemotron 和 NeMo 模型的 OpenAI 兼容 API。请使用来自 [NVIDIA NGC](https://catalog.ngc.nvidia.com/) 的 API 密钥进行身份验证。
NVIDIA 提供了一个兼容 OpenAI 的 API：`https://integrate.api.nvidia.com/v1`，可免费用于开放模型。使用来自 [build.nvidia.com](https://build.nvidia.com/settings/api-keys) 的 API 密钥进行身份验证。
## CLI 设置
先导出密钥，然后运行新手引导并设置一个 NVIDIA 模型：
导出一次密钥，然后运行新手引导并设置一个 NVIDIA 模型：
```bash
export NVIDIA_API_KEY="nvapi-..."
openclaw onboard --auth-choice skip
openclaw models set nvidia/nvidia/llama-3.1-nemotron-70b-instruct
openclaw models set nvidia/nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b
```
如果你仍然传入 `--token`，请记住它会出现在 shell 历史记录和 `ps` 输出中；如果可以，优先使用环境变量。
如果你仍然传递 `--token`，请记住它会出现在 shell 历史记录和 `ps` 输出中；尽可能优先使用环境变量。
## 配置片段
@ -44,7 +44,7 @@ openclaw models set nvidia/nvidia/llama-3.1-nemotron-70b-instruct
},
agents: {
defaults: {
model: { primary: "nvidia/nvidia/llama-3.1-nemotron-70b-instruct" },
model: { primary: "nvidia/nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b" },
},
},
}
@ -52,14 +52,15 @@ openclaw models set nvidia/nvidia/llama-3.1-nemotron-70b-instruct
## 模型 ID
| 模型引用 | 名称 | 上下文 | 最大输出 |
| ---------------------------------------------------- | ---------------------------------------- | ------- | ---------- |
| `nvidia/nvidia/llama-3.1-nemotron-70b-instruct` | NVIDIA Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | 131,072 | 4,096 |
| `nvidia/meta/llama-3.3-70b-instruct` | Meta Llama 3.3 70B Instruct | 131,072 | 4,096 |
| `nvidia/nvidia/mistral-nemo-minitron-8b-8k-instruct` | NVIDIA Mistral NeMo Minitron 8B Instruct | 8,192 | 2,048 |
| Model ref | 名称 | 上下文长度 | 最大输出 |
| ------------------------------------------ | ---------------------------- | ---------- | -------- |
| `nvidia/nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b` | NVIDIA Nemotron 3 Super 120B | 262,144 | 8,192 |
| `nvidia/moonshotai/kimi-k2.5` | Kimi K2.5 | 262,144 | 8,192 |
| `nvidia/minimaxai/minimax-m2.5` | Minimax M2.5 | 196,608 | 8,192 |
| `nvidia/z-ai/glm5` | GLM 5 | 202,752 | 8,192 |
## 说明
## 注意事项
- 使用 OpenAI 兼容的 `/v1` 端点；请使用来自 NVIDIA NGC 的 API 密钥。
- 兼容 OpenAI 的 `/v1` 端点；使用来自 [build.nvidia.com](https://build.nvidia.com/) 的 API 密钥。
- 设置 `NVIDIA_API_KEY` 后，提供商会自动启用。
- 内置目录是静态的；源码中的成本默认值为 `0`。
- 内置目录是静态的；费用在源码中默认设为 `0`。