El NVIDIA Jetson Orin™ Nano Super Developer Kit es una computadora compacta pero potente que redefine la IA generativa para dispositivos de borde pequeños. Por solo 249 dólares, ofrece a desarrolladores, estudiantes y creadores la plataforma más asequible y accesible, respaldada por el soporte del software de IA de NVIDIA y un amplio ecosistema de software de IA.
Solicitar informaciónEsta es su característica estrella. El kit está diseñado específicamente para correr Modelos Pequeños de Lenguaje (SLMs) y modelos generativos (como Llama-3 o Stable Diffusion optimizados) directamente en tu escritorio.
Valor funcional: Puedes crear un asistente tipo «Jarvis» que te entienda y responda en lenguaje natural, pero que funcione sin internet y sin pagar suscripciones, manteniendo todos tus datos privados en tu casa u oficina.
A diferencia de los kits de juguetes o del Nano antiguo que corrían lentos desde una tarjeta SD, este kit viene preparado para usar discos SSD NVMe M.2 de alta velocidad.
Valor funcional: El sistema operativo vuela. Cargar modelos de IA pesados toma segundos en lugar de minutos. Hace que la experiencia de uso sea fluida, similar a usar una PC de escritorio moderna, eliminando la frustración de la lentitud.
Es el kit de entrada compatible con la pila de software más nueva de NVIDIA.
Valor funcional: Significa que puedes usar exactamente las mismas herramientas de software, bibliotecas y contenedores (Docker) que usan los ingenieros profesionales en la AGX Orin de $2000 dólares. Lo que aprendas aquí es 100% transferible a la industria profesional.
Tiene la potencia para correr modelos de visión modernos (como CLIP o OWL-ViT) que no necesitan ser entrenados para detectar cosas específicas.
Valor funcional: En lugar de pasar semanas enseñándole a una cámara qué es un «gato», puedes simplemente escribirle a este kit: «búscame el gato» y la IA entenderá el concepto y lo encontrará inmediatamente.
Funciona como servidor personal para ejecutar modelos de lenguaje (LLMs) y generadores de imágenes directamente en el hardware. Permite crear interfaces conversacionales, asistentes de texto y sistemas de generación de contenido visual que operan offline, garantizando la privacidad total de los datos al no depender de la nube.
Constituye la plataforma estándar para la formación académica y técnica en el sistema operativo de robots ROS 2. Habilita la enseñanza práctica de navegación autónoma, localización y mapeo simultáneos (VSLAM) y control de movimiento en robots móviles, superando las limitaciones de hardware educativo básico.
Permite la implementación inmediata de modelos de visión modernos que no requieren entrenamiento previo (Zero-Shot Detection). Se utiliza para desplegar sistemas capaces de identificar y clasificar cualquier objeto o escena basándose en descripciones textuales, agilizando el desarrollo de pruebas de concepto sin necesidad de recolectar miles de imágenes para entrenamiento.
Actúa como el núcleo de procesamiento central para edificios o entornos inteligentes. Gestiona la analítica de múltiples sensores y cámaras de seguridad, procesando alertas de intrusión, reconocimiento facial y automatización de dispositivos localmente para evitar la latencia y la exposición de datos personales a internet.
Sirve como motor para aplicaciones de «Speech AI» (Inteligencia Artificial de Voz). Ejecuta algoritmos de reconocimiento automático del habla (ASR), transcripción de texto a voz (TTS) y traducción instantánea de idiomas, permitiendo la creación de interfaces de voz naturales y receptivas para dispositivos interactivos.
Se utiliza como pasarela inteligente (gateway) para el Internet de las Cosas (IoT). Recolecta datos de sensores industriales o ambientales, los filtra y analiza mediante algoritmos de IA en el sitio, enviando únicamente las conclusiones relevantes o alertas críticas a los sistemas centrales, reduciendo costos de ancho de banda y almacenamiento.
| Rendimiento de la IA | 67 TOPS |
| GPU | GPU con arquitectura NVIDIA Ampere de 1024 núcleos y 32 Tensor Cores |
| Frecuencia máxima de GPU | 1020MHz |
| CPU | CPU Arm® Cortex®-A78AE v8.2 de 64 bits de 6 núcleos 1,5 MB Capa 2 + 4 MB Capa 3 |
| Frecuencia máxima de CPU | 1,7 GHz |
| Acelerador DL | No Dispone |
| Frecuencia máxima DLA | – |
| Acelerador de visión | No Dispone |
| Motor de grupo de seguridad | No Dispone |
| Memoria | LPDDR5 de 8 GB y 128 bits 102GB/s |
| Almacenamiento | Ranura para tarjeta SD y NVMe externo a través de M.2 Key M |
| Codificación de vídeo | 1080p30 compatible con 1-2 núcleos de CPU |
| Decodificación de vídeo | 1x 4K60 (H.265) 2x 4K30 (H.265) 5x 1080p60 (H.265) 11x 1080p30 (H.265) |
| Cámara CSI | 2 conectores de cámara MIPI CSI-2 de 22 pines |
| PCIe | Ranura M.2 Key M con x4 PCIe Gen3 Ranura M.2 Key M con x2 PCIe Gen3 Ranura M.2 Key E |
| USB | Conector USB tipo A: 4x USB 3.2 Gen2 Conector USB tipo C para UFP |
| Red | Conector 1xGbE |
| Salida de Video | 1 conector DisplayPort 1.2 (+MST) |
| Otras E/S | Conector de expansión de 40 pines (UART, SPI, I2S, I2C, GPIO) Conector de botón de 12 pines Conector de ventilador de 4 pines Ranura microSD Conector de alimentación CC |
| Potencia | 7W – 15W – 25W |
| Mecánico | 100 mm x 79 mm x 21 mm (La altura incluye los pies, la placa portadora, el módulo y la solución térmica). |
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