英伟达发布旗舰模型Nemotron 3 芯片霸主想跨界做模型开发商
在智能体AI时代的新篇章中，系统协同工作的复杂性和需求日益凸显。为满足这一挑战，新兴的系统越来越依赖于由多个智能体共同构建的庞大网络，这些智能体如检索器、规划器、工具执行器和验证器等，它们需要在跨越大规模上下文和长时间跨度的情况下紧密协作。
这样的系统要求底层模型展现出更高的性能标准。它们必须提供高吞吐量，强大的推理准确性，以及处理海量输入时保持连贯性的能力。为了满足不断变化的用户需求，系统还需要具备开放性，允许开发者定制、扩展模型，并在任何所需环境中进行部署。
英伟达以其前沿技术回应了这一挑战，推出了全新的Nemotron 3开源模型系列。这一系列包括Nano、Super和Ultra三个版本，旨在构建高性能的专用智能体AI系统。
Nemotron 3的三个版本各自定位清晰，各具特色。其中，Nemotron 3 Nano拥有300亿参数，专为DGX Spark、H100和B200 GPU设计，致力于高效完成目标明确的任务。而Nemotron 3 Super则拥有1000亿参数，专注于多智能体协同应用的高精度推理。Nemotron 3 Ultra作为旗舰产品，具备庞大的推理引擎，旨在应对最复杂的应用场景。
更令人瞩目的是Nemotron 3所引入的三项核心技术创新。首先是Mamba-Transformer MoE架构的融合，这一架构将Mamba层、Transformer层和MoE（专家混合）路由机制紧密结合，形成了高效协同的整体运算架构。其中，Mamba层的内存优化和长序列处理能力为处理长篇文档、复杂代码或持续对话打下了坚实基础。
多环境强化学习训练技术的引入使Nemotron 3更加贴近实际问题的解决需求。在NeMo Gym这一开源强化学习平台上的训练，让模型能够在模拟现实世界的环境中进行实战演练，提升其执行一连串复杂动作的序列能力。这一技术目标在于让模型“学会思考”，以更稳定可靠的方式解决实际问题。
Nemotron 3的100万Token上下文窗口设计实现了真正的长程、持续推理。这一功能消除了因传统文本切割导致的信息碎片和逻辑断层，使模型能够处理更复杂的任务，保持更长时间的上下文信息。
随着Nemotron 3系列的推出和不断发展，我们将见证智能体AI系统在吞吐量、推理准确性和开放性方面的巨大突破。这一创新将极大地推动AI技术在各个领域的应用和发展，为智能社会的构建奠定坚实基础。【走进人工智能的深层世界：英伟达Nemotron 3介绍】
在当今信息爆炸的时代，如何对海量数据进行分析、高效处理，成为了人工智能领域的一大挑战。英伟达近期推出的Nemotron 3模型，凭借其高效混合的Mamba-Transformer架构及MoE（专家混合）路由机制，成功解决了这一难题。
这一先进架构赋予了Nemotron 3强大的能力，使其能够在低内存开销下处理超长序列。对于企业级的文档分析、跨会话智能体协作或整体代码库理解等复杂任务，Nemotron 3能够提升事实准确性、保障逻辑连贯性，成为构建可靠、持久AI应用的关键基础。
随着Nemotron 3 Super 和 Ultra版本的推出，该模型引入了三项重要的技术革新：
一、潜在MoE技术的应用。在这一设计中，模型的各个专家模块并不直接处理原始的Token数据，而是在一个共享的、维度更低的潜在表征空间中进行运算。这种设计使得模型能够动态调用更多的专家数量，相当于在不增加脑力负担的情况下，扩充了“专业智库”。这使得模型对更微妙的语义差异、特定领域的抽象概念以及复杂推理模式能够实现更精细、更专业化的处理。
二、多Token预测技术的引入。这一技术改变了模型逐词生成的惯例，允许在一次前向计算中同时预测后续的多个Token，显著提高模型的响应速度。对于需要生成长篇逻辑推理、结构化输出或未来行动轨迹的任务，这一技术将极大地提高生成吞吐量，改善智能体的响应延迟，使整体反应更为敏捷流畅。
三、NVFP4训练格式的优化。这一格式在训练与推理的成本与模型精度之间实现了业界顶尖的平衡。Nemotron 3 Super和Ultra模型的预训练使用了这一格式，确保了在巨量计算开销的控制下，锻造出高性能的模型。
除此之外，英伟达还发布了用于模型开发全过程的开放数据集，为构建高性能、可信赖的模型提供了前所未有的透明度。这些数据集包括Nemotron-预训练集、Nemotron-后训练集 3.0、Nemotron-RL数据集以及Nemotron智能体安全数据集等。结合英伟达的NeMo Gym、RL、Data Designer和Evaluator等开源库，这些数据集使开发者能够训练、增强和评估他们自己的Nemotron模型。
英伟达生成式AI软件副总裁卡里·布里斯基表示，公司希望通过展示从前代模型中学习与改进的承诺，服务广大开发者，使他们能够通过结合新的混合专家模型架构和100万Token的上下文长度，获得完全定制模型、构建专用AI的灵活性。
值得注意的是，英伟达正迈出向顶级AI模型开发商转型的关键一步。Nemotron 3的发布不仅为全球开发者提供了强大的新选择，更是英伟达面向未来的一次战略布局。面对客户自研AI芯片所带来的潜在挑战，英伟达通过推出性能领先的开源模型，旨在巩固其作为AI生态核心基石的地位。
在这个智能科技日新月异的时代，英伟达的这一举措无疑为人工智能的发展注入了新的活力。开放创新，让我们共同期待人工智能的未来发展！英伟达Nemotron 3系列：开源AI的新纪元
在当今这个开源创新的盛世时代，英伟达以其前沿的Nemotron 3系列，再次为AI领域带来了革新的理念与实践。该系列不仅仅是一个技术平台，更是一个将尖端AI能力转化为开放创新力量的载体，旨在为开发者提供构建规模化智能体系统所需的透明度与工程效率。
与众多在开源道路上逐渐变得保守的美国科技巨头不同，英伟达此次采取了更为激进的策略。他们不仅公开了用于训练Nemotron模型的核心数据集，更以其前所未有的透明度，极大地降低了工程师们修改和定制模型的壁垒。
布里斯基，这位深知开源模型价值的专家，指出了开源模型对于构建者的三大核心价值：满足开发者为特定任务定制模型的需求；通过分发不同的查询到最擅长的专用模型来提高效率；在训练后引入模拟推理过程，激发模型产生更智能的响应。她坚定地认为：“开源是AI创新的土壤，它将持续为全球经济注入源源不断的加速度。”
英伟达的这一宏大开源蓝图并非毫无挑战。数据显示，来自中国公司的开源模型，如DeepSeek、阿里巴巴、月之暗面等，因其快速更新迭代和充分技术细节披露，正受到全球开发者的热烈欢迎。这无疑给英伟达带来了战略上的挑战。
在这个背景下，英伟达推出顶尖开源模型的战略意图愈发清晰。这不仅是为了巩固其在AI时代作为“基础设施”提供商的不可或缺的地位，更是一场旨在塑造未来行业格局、应对潜在变局的深远布局。
英伟达硬件作为全球AI产业的引擎，其芯片甚至已成为大国贸易谈判的。但中国正全力推动技术自主，鼓励本土企业采用国产芯片方案，这可能对英伟达的市场地位构成潜在威胁。随着开源生态的不断发展，英伟达通过打造顶尖开源模型，试图与本土芯片产业形成更为紧密的合作关系，共同推动AI领域的发展。
展望未来，OpenRouter的报告预测，到2025年，系统处理的所有数据单元中，将有三分之一来自各类开源模型。这一趋势清晰地表明了开源生态在未来发展中的重要作用。英伟达通过打造顶尖开源模型，不仅是为了应对当前的竞争挑战，更是为了在未来的AI领域中占据更有利的地位。
英伟达的Nemotron 3系列正是这一战略的重要组成部分，它的推出将为开发者带来更为丰富、高效的AI开发体验，同时也为整个AI领域注入了新的活力。