נמוטרון 3 סופר הוא מודל AI פתוח-משקל מיועד למשימות סוכניות רב-שלבים, המשלב חדשנות אדריכליות מרובות עבור יעילות ודיוק מעולים לעומת עמיתים בכיתה שלו הנה 10 חוזק מפתח שהופקו מהנתונים הטכניים והנמלים העדכנים ביותר

1 טווח עצום, פעילות חלקה
המודל כולל 120 מיליארד פרמטרים הכוללים, אך מפעיל רק 12 מיליארד פרמטרים לכל טוקן באמצעות ארכיטקטורה של מיקוש סתום של מומחים (MoE), מה שמצמצם באופן משמעותי את עלויות החישוב.

2 1M חלון הקונסט מקומי
הוא תומך עד 1 מיליון טוקנים בהקשר באופן טבעי, המאפשר לסוכנים לשמור על מצבי משימות ארוכות טווח ללא תנועה מטרה

3 5x Boost של תוצאת הפעלה
יציבת ההשפעה היא 5x גבוהה יותר מאשר Nemotron Super הקודם, במיוחד על Blackwell B200 GPUs

4 מדד האינטליגנציה המובחר ביותר
הוא מוביל את מדד אינטליגנציה בניתוח מלאכותי באינדקס של 3637 נקודות, עולה על מודלים פתוחים כמו GPT-OSS-120B (33 נקודות) ורק מאחור גדולים יותר כמו Qwen3 5 122B

5 מצוינות בנקמן סוכנים
מבחנים ספציפיים לסוכנות מדגישים: PinchBench 85 6% (על בין עמיתים פתוחים), SWE-Bench עם OpenHands 60 47%, MMLU-Pro 83 73%, ו TauBench V2 61 15%

6 תחזית מרובה טוקן
תחזית מרובה-טוקן (MTP) מצפה טוקנים רבים על כל העברת, המאפשרת פענח ספקולטיבי שמאיץ את ייצור הקוד ואת המשימות מובנות עד 3x

7 MoE רגיש לנטנטי
MoE Latent מעכוב מלחץ טוקנים לפני הניתוח המומחה, מפעיל 4x יותר מומחים באותו עלות חישוב עבור תחומים מיוחדים כמו מומחי Python / SQL נפרדים

8 NVFP4 יעילות אימון לפני הגיל
מאומנת מראש מהתחלה ב-NVFP4 (טיילת 4-ביטים) ב-Blackwell, היא מקצעת את צרכי הזיכרון ומגדילה את ההשקעה 4x על פי FP8 על H100 ללא אובדן דיוק

9 רול-אנוויירונם רב-סביבתי חזק (RL)
מאומנים באמצעות Multi-environment RL ב NeMo Gym ברשת NeMo Gym על 21 התקנות עם 1 2M+ הפעלות, מבטיח התנהגות יציבה בזרמי עבודה מסובכים של סוכני

10 מקור פתוח לחלוטין
משקל מודל, קבצי נתונים, וארכיונות אימון/הגילוי פתוחים תחת רישיון מודל נפתח של NVIDIA Nemotron, ניתן להוריד מ Hugging Face וניתן להפעיל באמצעות NIM, vLLM או TensorRT-LLM

תרשים זה מדגים את הליבה היברידית של ארכיטקטורה Mamba-Transformer-MoE ממרכז כדי Nemotron 3 סופר יעילות