नेमोट्रॉन 3 सुपर एक खुला-वेट एआई मॉडल है जो बहु-चरण एजेंटिक कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें कई वास्तुशिल्प नवाचारों को अपने वर्ग में समकक्षों की तुलना में बेहतर दक्षता और सटीकता के लिए मिश्रण किया गया है। यहां नवीनतम तकनीकी डेटा और बेंचमार्क्स से संक्षेप में 10 प्रमुख ताकतें हैं

1 बड़े पैमाने पर, स्पार्स सक्रियण
मॉडल में कुल 120 बिलियन पैरामीटर हैं, लेकिन यह केवल 12 बिलियन प्रति टोकन को सक्रिय करता है जो MoE (Latent Mixture-of-Experts) वास्तुकला के माध्यम से होता है, जिससे कंप्यूटिंग लागतों में भारी कटौती होती है।

2 1M मूल संदर्भ विंडो
यह 1 मिलियन टोकन तक का समर्थन करता है संदर्भ में स्वाभाविक रूप से, एजेंटों को लक्ष्य बहाव के बिना दीर्घकालिक कार्य राज्यों को बनाए रखने में सक्षम बनाता है

3 5x थ्रूपुट बूस्ट
इन्फरेन्स थ्रूपुट पिछले नेमोट्रॉन सुपर की तुलना में 5 गुना अधिक है, विशेष रूप से ब्लैकवेल बी 200 जीपीयू पर

4 शीर्ष बुद्धि सूचकांक
यह आर्टिफिशियल एनालिसिस इंटेलिजेंस इंडेक्स में 3637 अंकों पर अग्रणी है, GPT-OSS-120B (33 अंक) जैसे खुले मॉडल को पार कर गया और Qwen3 5 122B जैसे बड़े लोगों से पीछे रह गया।

5 एजेंटिक बेंचमार्क उत्कृष्टता
एजेंट-विशिष्ट परीक्षण प्रमुख हैंः पिंचबेंच 85 6% (खुले साथियों के बीच शीर्ष), SWE-बेन्च ओपनहैंड्स 60 47%, MMLU-प्रो 83 73%, और TauBench V2 61 15%

6 मल्टी-टोकन भविष्यवाणी
मल्टी-टोकन पूर्वानुमान (एमटीपी) प्रति पास कई टोकन की भविष्यवाणी करता है, जो अनुमानात्मक डिकोडिंग को सक्षम बनाता है जो कोड पीढ़ी और संरचित कार्यों को 3x तक तेज करता है

7 कुशल लटकन MoE
लैटेंट MoE विशेषज्ञ रूटिंग से पहले टोकन को संपीड़ित करता है, समान गणना लागत पर 4x अधिक विशेषज्ञों को सक्रिय कर देता है जैसे कि अलग-अलग पायथन / एसक्यूएल विशेषज्ञों जैसे विशेष डोमेन के लिए

8 NVFP4 प्रीट्रेनिंग दक्षता
ब्लैकवेल पर NVFP4 (4-बिट फ्लोट) में ब्लॅकवेल पर एनवीएफपी 4 में खरोंच से प्रीट्रेन किया गया, यह मेमोरी की जरूरतों को कम करता है और सटीकता हानि के बिना एच 100 पर एफपी 8 पर अनुमान को 4x बढ़ा देता है

9 मजबूत बहु-पर्यावरण आरएल
21 सेटअप में 1 2M+ रोलआउट के साथ 21 सेटअपों पर NeMo जिम पर मल्टी-एनवायरनमेंट आरएल के माध्यम से प्रशिक्षित, जटिल एजेंट वर्कफ़्लो में स्थिर व्यवहार सुनिश्चित करना

10 पूरी तरह से ओपन सोर्स
मॉडल वजन, डेटासेट और प्रशिक्षण/विकास रेसिपी एनवीडीआईए नेमोट्रॉन ओपन मॉडल लाइसेंस के तहत खुली हैं, जिसे Hugging Face से डाउनलोड किया जा सकता है और इसे NIM, vLLM या TensorRT-LLM के माध्यम से चलाया जा सकता है।

यह आरेख हाइब्रिड माम्बा-ट्रांसफार्मर-मोई आर्किटेक्चर कोर को नेमोट्रॉन 3 सुपर की दक्षता के लिए हाइब्रिड मैम्बा-ट्रान्सफॉर्मर-एमओई कोर का चित्रण करता है