AI智能体必须能够在大型上下文和长期时间段内进行合作、协调和执行，Nvidia表示，这需要一种新型的基础设施，一种开放的基础设施。
该公司表示，它已经找到了答案——推出全新的Nemotron 3开放模型家族。
开发人员和工程师可以使用这些新模型来创建特定领域的AI智能体或应用程序，而无需从头构建基础模型。Nvidia还发布了其大部分训练数据和强化学习（RL）库，供任何希望构建AI智能体的人使用。
"这是Nvidia对DeepSeek扰乱AI市场的回应，"西北AI咨询公司的Wyatt Mayham表示。"他们提供了一个具有企业支持和硬件优化的'业务就绪'开放替代方案。"
Nemotron 3具有Nvidia所称的"突破性混合潜在专家混合（MoE）架构"。该模型有三种规模：
Nano：最小且最具"计算成本效益"的版本，专为定向、高效的任务而设计，如快速信息检索、软件调试、内容摘要和AI助手工作流程。这个300亿参数模型一次激活30亿参数以提升速度，拥有100万Token的上下文窗口，使其能够在多步骤任务中记忆和连接信息。
Super：一个先进的高精度推理模型，拥有大约1000亿参数，每个Token最多激活100亿参数。它专为需要多个协作智能体来处理复杂任务的应用而设计，如深度研究和战略规划，具有低延迟特性。
Ultra：一个大型推理引擎，专为复杂AI应用而设计。它拥有5000亿参数，每个Token最多激活500亿参数。
Nemotron 3 Nano现已在Hugging Face以及其他推理服务提供商和企业AI及数据基础设施平台上提供。它很快将通过Amazon Bedrock在AWS上可用，并将在Google Cloud、CoreWeave、Microsoft Foundry和其他公共基础设施上得到支持。它还作为预构建的Nvidia NIM微服务提供。
Nemotron 3 Super和Ultra预计将在2026年上半年可用。
专家指出，这里的战略定位与API提供商根本不同。
"Nvidia并不试图与OpenAI或Anthropic的托管服务竞争——他们将自己定位为企业构建和拥有自己AI智能体的基础设施层，"Mayham说道。
Info-Tech研究集团的首席研究总监Brian Jackson同意Nemotron模型不是现成的产品。"它们更像是开发人员可以开始使用的预制餐包，"他说，"并在过程中进行所需的修改，以获得他们想要的确切效果。"
到目前为止，Nemotron 3似乎在效率和性能方面表现出令人印象深刻的提升；根据第三方基准测试公司Artificial Analysis的数据，Nano在同等规模的模型中最为高效，并在准确性方面领先。
Nvidia表示，Nano的混合Mamba-Transformer MoE架构将三种架构集成到单一骨干网络中，支持这种效率。Mamba层提供高效的序列建模，Transformer层提供精确推理，MoE路由提供可扩展的计算效率。该公司表示，这种设计相比Nemotron 2 Nano提供了4倍更高的Token吞吐量，同时将推理Token生成减少了高达60%。
"吞吐量是智能体AI的关键指标，"Mayham说。"当你协调数十个并发智能体时，推理成本会急剧上升。更高的吞吐量意味着每个Token的成本更低，实时智能体行为响应更快。"
他指出，推理Token生成减少60%解决了"冗长问题"，即思维链（CoT）模型在产生有用输出之前会生成过多的内部推理。"对于构建多智能体系统的开发人员来说，这直接转化为更低的延迟和更少的计算成本。"
即将推出的Nemotron 3 Super，Nvidia表示，在需要多个协作智能体以低延迟实现复杂任务的应用中表现出色，而Nemotron 3 Ultra将作为需要深度研究和战略规划的AI工作流程的高级推理引擎。
Mayham解释说，这些尚未发布的模型具有潜在MoE功能，在专家路由之前将Token投影到较小的潜在维度中，"理论上"能够在相同推理成本下实现4倍的专家数量，因为它减少了GPU之间的通信开销。
Mayham表示，Nemotron 3背后结合Mamba-2层、稀疏Transformer和MoE路由的混合架构"在其组合方面确实新颖"，尽管每种技术在其他地方都单独存在。
最终，Nemotron的定价是"有吸引力的"，他说；开放权重可以免费下载并在本地运行。他指出，DeepInfra上的第三方API定价从每百万输入Token 0.06美元开始，"明显比GPT-4o便宜"。
为了强调其对开源的承诺，Nvidia正在揭示Nemotron 3的一些内部工作原理，发布具有真实世界遥测数据的安全评估数据集，以及Nemotron 3的预训练、后训练和RL数据集的3万亿Token。
此外，Nvidia正在开源其NeMo Gym和NeMo RL库，它们提供Nemotron 3的训练环境和后训练基础，以及NeMo Evaluator，帮助构建者验证模型安全性和性能。这些现在都在GitHub和Hugging Face上可用。其中，Mayham指出，NeMo Gym可能是此次发布中最"具有战略意义"的部分。
Mayham解释说，预训练教模型预测Token，而不是完成特定领域的任务，传统的人类反馈强化学习（RLHF）无法为复杂的智能体行为扩展。NeMo Gym启用了具有可验证奖励的RL——本质上是任务完成的计算验证，而不是主观的人类评分。也就是说，代码是否通过了测试？数学是否正确？工具是否被正确调用？
这为构建特定领域智能体的开发人员提供了基础设施，让他们在自己的工作流程上训练模型，而无需了解完整的RL训练循环。
Moor Insights & Strategy的副总裁兼首席分析师Jason Andersen解释说："这个想法是NeMo Gym将加速模型RL作业的设置和执行。重要的区别是NeMo Gym将RL环境与训练本身分离，因此它可以轻松设置和创建多个训练实例（或'健身房'）。"
Mayham称这种"前所未有的开放性"是Nemotron 3发布的真正差异化因素。"没有主要竞争对手提供这种程度的完整性，"他说。"对于企业来说，这意味着对定制、本地部署和成本优化的完全控制，这是封闭提供商根本无法匹配的。"
但Mayham指出，在能力方面存在权衡：Claude和GPT-4o在编程基准等专业任务上仍然优于Nemotron 3。然而，Nemotron 3似乎针对的是不同的买家：需要部署灵活性且不希望供应商锁定的企业。
"对企业的价值主张不是原始能力，而是开放权重、训练数据、部署灵活性和Nvidia生态系统集成的结合，这是封闭提供商无法匹配的，"他说。
Q&A
Q1：Nemotron 3有哪些规格型号？各自的特点是什么？
A：Nemotron 3有三个型号：Nano（300亿参数，计算成本最低，适用于信息检索、软件调试等高效任务）、Super（1000亿参数，高精度推理，适用于多智能体协作的复杂任务）、Ultra（5000亿参数，大型推理引擎，专为复杂AI应用设计）。
Q2：Nemotron 3相比传统模型有哪些技术优势？
A：Nemotron 3采用混合Mamba-Transformer MoE架构，相比Nemotron 2 Nano提供4倍更高的Token吞吐量，推理Token生成减少60%。这种设计结合了Mamba层的高效序列建模、Transformer层的精确推理和MoE路由的可扩展计算效率。
Q3：如何获取和使用Nemotron 3？价格如何？
A：Nemotron 3 Nano现已在Hugging Face等平台提供，开放权重免费下载本地运行。第三方API价格从每百万输入Token 0.06美元起，比GPT-4o便宜。Nvidia还开源了训练数据、强化学习库和评估工具供开发者使用。
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