英伟达（NVIDIA）发布了其Nemotron 3系列的最新开源模型，该系列包含三种规格，并实现了更快的人工智能性能。英伟达今日宣布推出Nemotron 3系列开源模型、数据及库，旨在为跨行业的透明、高效、专业化智能体人工智能开发提供动力。
Nemotron 3模型——包含Nano、Super和Ultra三种规格——引入了突破性的混合潜在专家混合（MoE）架构，可帮助开发者大规模构建和部署可靠的多智能体系统。
英伟达Nemotron支持英伟达更广泛的“主权人工智能”计划，从欧洲到韩国的组织正在采用开放、透明、高效的模型，使他们能够构建符合自身数据、法规和价值观的人工智能系统。
包括埃森哲（Accenture）、楷登电子（Cadence）、CrowdStrike、Cursor、德勤（Deloitte）、安永（EY）、甲骨文云基础设施（Oracle Cloud Infrastructure）、Palantir、Perplexity、ServiceNow、西门子（Siemens）和Zoom在内的早期采用者，正在集成Nemotron系列的模型，为制造业、网络安全、软件开发、媒体、通信及其他行业的人工智能工作流提供动力。
开放的Nemotron 3模型使初创公司能够更快地构建和迭代人工智能智能体，并加速从原型到企业部署的创新进程。Mayfield投资组合下的公司正在探索使用Nemotron 3来构建支持人机协作的人工智能伙伴。
Nemotron 3凭借效率与准确性重塑多智能体人工智能。
Nemotron 3系列MoE模型包含三种规格：
Nemotron 3 Nano：一个小型300亿参数模型，其中30亿参数处于激活状态，适用于目标明确、高度高效的任务。
Nemotron 3 Super：一个高精度推理模型，拥有约1000亿参数和100亿激活参数，适用于多智能体应用。
Nemotron 3 Ultra：一个大型推理引擎，拥有约5000亿参数和500亿激活参数，适用于复杂的人工智能应用。
Nemotron 3 Nano现已推出，是计算成本效益最高的模型，针对软件调试、内容摘要、人工智能助手和低推理成本信息检索等目标任务进行了优化。该模型采用独特的混合MoE架构，在效率和可扩展性方面实现了提升。
与Nemotron 2 Nano相比，此设计实现了高达4倍的令牌吞吐量，并将推理令牌生成减少了高达60%，显著降低了推理成本。Nemotron 3 Nano拥有100万令牌的上下文窗口，记忆能力更强，使其在冗长、多步骤任务中连接信息时更加准确、能力更强。
对人工智能进行基准测试的独立组织Artificial Analysis将该模型评为同尺寸模型中最为开放和高效的，并拥有领先的准确性。
Nemotron 3 Super擅长需要多个协作智能体以低延迟完成复杂任务的应用。Nemotron 3 Ultra则作为先进推理引擎，服务于需要深度研究和战略规划的人工智能工作流。
Nemotron 3 Super和Ultra在英伟达Blackwell架构上使用英伟达超高效的4位NVFP4训练格式，显著降低了内存需求并加快了训练速度。这种效率使得更大的模型可以在现有基础设施上进行训练，同时相对于更高精度的格式，其准确性不受影响。
借助Nemotron 3系列模型，开发者可以选择适合其特定工作负载规模的开源模型，智能体数量可以从数十个扩展到数百个，同时受益于更快、更准确的复杂工作流长程推理。
Nemotron 3 Nano现已通过Hugging Face以及包括Baseten、Deepinfra、Fireworks、FriendliAI、OpenRouter和Together AI在内的推理服务提供商提供。
Nemotron已在企业人工智能和数据基础设施平台上提供，包括Couchbase、DataRobot、H2O.ai、JFrog、Lambda和UiPath。对于公共云客户，Nemotron 3 Nano将通过Amazon Bedrock（无服务器）在亚马逊云科技（AWS）上提供，并即将在谷歌云（Google Cloud）、Coreweave、Nebius、Nscale和Yotta上获得支持。
Nemotron 3 Nano可作为英伟达NIM™微服务使用，用于在英伟达加速基础设施上的任何位置进行安全、可扩展的部署，以实现最大的隐私和控制。英伟达Nemotron 3 Super和Ultra预计将于2026年上半年上市。
