Nemotron 3 Super to otwarty model sztucznej inteligencji AI zaprojektowany do wieloetapowych zadań agentycznych, łącząc wiele innowacji architektonicznych dla nadwyższej wydajności i dokładności w porównaniu z rówieśnikami w swojej klasie. Oto 10 kluczowych mocnych stron podsumowanych na podstawie najnowszych danych technicznych i punktów odniesienia

1 Massive Scale, Sparse Activation
Model oferuje 120 miliardów parametrów, ale aktywuje tylko 12 miliardów na token za pośrednictwem architektury latentnej mieszanki ekspertów (MoE), drastycznie obniżając koszty obliczeniowe.

2 1M Okno kontekstowe w języku native
Wspiera do 1 miliona tokenów w kontekście naturalnie, umożliwiając agentom utrzymanie długoterminowych stanów zadań bez driftu celów

3 5x Zwiększenie przepustowości
Przekład na wniosek jest 5 razy wyższy niż poprzedni Nemotron Super, zwłaszcza w grafikach Blackwell B200

4 Najwyższy indeks inteligencji
Prowadzi indeks sztucznej analizy inteligencji na poziomie 3637 punktów, przewyższając otwarte modele takie jak GPT-OSS-120B (33 punkty) i zacinając tylko większe takie jak Qwen3 5 122B

5 Wskaźnik doskonałości agencji
Testy specyficzne dla agenta wyróżniają: PinchBench 85 6% (najwyższy wśród otwartych rówieśników), SWE-Bench z OpenHands 60 47%, MMLU-Pro 83 73% i TauBench V2 61 15%

6 Multi-Token Prediction
Multi-Token Prediction (MTP) przewiduje wiele tokenów na przejście, umożliwiając spekulacyjne dekodowanie, które przyspiesza generowanie kodu i ustrukturyzowane zadania nawet o 3x

7 Efficient Latent MoE
Latentne MoE kompresuje tokeny przed ekspertami rutingu, aktywując 4x więcej ekspertów przy tym samym koszcie obliczeniowym dla wyspecjalizowanych domen, takich jak oddzielni eksperci Python / SQL

8 Efektywność treningu wstępnego NVFP4
Pretrainowany od podstaw w NVFP4 (4-bitowy pływak) na Blackwell, obniża zapotrzebowanie na pamięć i zwiększa wykładnię 4x nad FP8 na H100 bez straty dokładności

9 Robustny RL wielośrodowiskowy
Trenowane za pomocą Multi-environment RL na NeMo Gym w 21 konfiguracjach z 1 2M+ wdrożeń, zapewniając stabilne zachowanie w skomplikowanych przepływach pracy agentów

10 W pełni otwarte źródło
Waga, zestawy danych i recepty treningowe/ewalne są dostępne pod licencją NVIDIA Nemotron Open Model License (NVIDIA Nemotron Open Model License), pobierane od Hugging Face i uruchamiane za pośrednictwem NIM, vLLM lub TensorRT-LLM.

Ta diagramka ilustruje hybrydowe rdzeń architektury Mamba-Transformer-MoE w stosunku do wydajności Nemotrona 3 Super