- Nemotron 3 عبارة عن عائلة مفتوحة من النماذج والبيانات والمكتبات التي تركز على الذكاء الاصطناعي العامل وأنظمة العوامل المتعددة.
- يتضمن ثلاثة أحجام MoE (نانو، سوبر، وألترا) مع بنية هجينة وتدريب فعال 4 بت على NVIDIA Blackwell.
- أصبح Nemotron 3 Nano متاحًا الآن في أوروبا عبر Hugging Face، والسحابات العامة، وكخدمة مصغرة NIM، مع نافذة تبلغ مليون رمز مميز.
- يكتمل النظام البيئي بمجموعات بيانات ضخمة، وNeMo Gym، وNeMo RL، وEvaluator لتدريب وضبط ومراجعة وكلاء الذكاء الاصطناعي السياديين.
يتجه سباق الذكاء الاصطناعي من روبوتات الدردشة البسيطة والمعزولة إلى أنظمة الوكلاء التي تتعاون فيما بينها، وتدير عمليات سير العمل الطويلة، وتحتاج إلى أن تكون قابلة للتدقيق. في هذا السيناريو الجديد، قررت شركة NVIDIA اتخاذ خطوة واضحة إلى حد ما: وهي فتح ليس فقط النماذج، ولكن أيضًا البيانات والأدواتحتى تتمكن الشركات والإدارات العامة ومراكز الأبحاث من بناء منصات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها بمزيد من التحكم.
تتجسد تلك الحركة في نيموترون 3، عائلة من النماذج المفتوحة الموجهة نحو الذكاء الاصطناعي متعدد العوامل يسعى هذا النظام إلى الجمع بين الأداء العالي، وتكاليف الاستدلال المنخفضة، والشفافية. ولا يُقصد بهذا المقترح أن يكون مجرد روبوت محادثة عام آخر، بل كـ قاعدة يمكن من خلالها نشر وكلاء قادرين على التفكير والتخطيط وتنفيذ المهام المعقدة في القطاعات الخاضعة للتنظيموهذا الأمر ذو أهمية خاصة في أوروبا وإسبانيا، حيث تعتبر سيادة البيانات والامتثال التنظيمي أمراً بالغ الأهمية.
مجموعة مفتوحة من النماذج للذكاء الاصطناعي الفاعل والسيادي
يُقدّم نيموترون 3 على النحو التالي: نظام بيئي متكامل: نماذج، ومجموعات بيانات، ومكتبات، ووصفات تدريب بموجب تراخيص مفتوحة. تتمثل فكرة NVIDIA في أن المؤسسات لا تستهلك الذكاء الاصطناعي كخدمة مبهمة فحسب، بل يمكنها فحص ما بداخله، وتكييف النماذج مع مجالاتها، ونشرها على بنيتها التحتية الخاصة، سواء في السحابة أو في مراكز البيانات المحلية.
تضع الشركة هذه الاستراتيجية في إطار التزامها بـ الذكاء الاصطناعي السياديتسعى الحكومات والشركات في أوروبا وكوريا الجنوبية ومناطق أخرى إلى إيجاد بدائل مفتوحة للأنظمة المغلقة أو الأجنبية، التي غالباً ما لا تتوافق مع قوانين حماية البيانات أو متطلبات التدقيق الخاصة بها. ويهدف نظام نيموترون 3 إلى أن يكون الأساس التقني الذي يُبنى عليه نماذج وطنية أو قطاعية أو مؤسسية تتميز بمزيد من الشفافية والتحكم.
بالتوازي، تعزز شركة NVIDIA مكانتها بما يتجاوز مجال الأجهزةحتى الآن، كانت الشركة في الأساس مزودًا لوحدات معالجة الرسومات المرجعية؛ ومع Nemotron 3، فإنها تضع نفسها أيضًا في طبقة أدوات النمذجة والتدريب، لتنافس بشكل مباشر شركات مثل OpenAI وGoogle وAnthropic، أو حتى Meta، وضد نماذج متميزة مثل سوبرجروك الثقيلةلقد قللت شركة ميتا من التزامها بالمصادر المفتوحة في الأجيال الأخيرة من برنامج لاما.
بالنسبة للنظام البيئي الأوروبي للبحث والشركات الناشئة - الذي يعتمد بشكل كبير على النماذج المفتوحة المستضافة على منصات مثل Hugging Face - فإن توفر الأوزان والبيانات الاصطناعية والمكتبات بموجب تراخيص مفتوحة يمثل بديلاً قوياً لـ النماذج الصينية والأمريكيون الذين يهيمنون على تصنيفات الشعبية والمعايير المرجعية.
بنية نموذج التقييم الهجينة: الكفاءة للعوامل واسعة النطاق
تتمثل السمة التقنية الرئيسية لـ Nemotron 3 في بنية هجينة لمزيج كامن من الخبراء (MoE)بدلاً من تفعيل جميع معلمات النموذج في كل استدلال، يتم تشغيل جزء صغير منها فقط، وهي مجموعة فرعية من الخبراء الأكثر صلة بالمهمة أو الرمز المميز المعني.
هذا النهج يسمح تقليل تكلفة الحوسبة واستهلاك الذاكرة بشكل كبيريؤدي هذا أيضًا إلى زيادة إنتاجية الرموز. بالنسبة للهياكل متعددة الوكلاء، حيث يتبادل العشرات أو المئات من الوكلاء الرسائل باستمرار، تُعد هذه الكفاءة أساسية لمنع النظام من أن يصبح غير مستدام من حيث تكاليف وحدة معالجة الرسومات والحوسبة السحابية.
وفقًا للبيانات التي شاركتها شركة NVIDIA ومعايير الأداء المستقلة، يحقق جهاز Nemotron 3 Nano ما يلي: ما يصل إلى أربعة أضعاف عدد الرموز المميزة في الثانية بالمقارنة مع سابقه، جهاز نيموترون 2 نانو، يقلل هذا الجهاز من توليد رموز الاستدلال غير الضرورية بنحو 60%. عمليًا، هذا يعني الحصول على إجابات دقيقة بنفس القدر أو حتى أكثر دقة، ولكن مع تقليل الإسهاب في الشرح وخفض تكلفة الاستعلام الواحد.
أدى تصميم نظام التعليم الهجين، بالإضافة إلى تقنيات التدريب المحددة، إلى تعتمد العديد من النماذج المفتوحة الأكثر تطوراً على مخططات الخبراءينضم Nemotron 3 إلى هذا الاتجاه، لكنه يركز بشكل خاص على الذكاء الاصطناعي الوكيل: المسارات الداخلية المصممة للتنسيق بين الوكلاء، واستخدام الأدوات، والتعامل مع الحالات الطويلة، والتخطيط خطوة بخطوة.
ثلاثة أحجام: نانو، وسوبر، وألترا، لتناسب أحمال العمل المختلفة.
تُصنّف عائلة Nemotron 3 إلى ثلاثة أحجام رئيسية لنموذج وزارة التعليمجميعها مفتوحة وبمعاملات نشطة مخفضة بفضل بنية الخبراء:
- نيموترون 3 نانوحوالي 30.000 مليار مُعامل إجمالي، مع ما يقرب من 3.000 مليار أصل لكل رمز مميزتم تصميمه للمهام المحددة التي تهم فيها الكفاءة: تصحيح أخطاء البرامج، وتلخيص المستندات، واسترجاع المعلومات، ومراقبة النظام، أو مساعدي الذكاء الاصطناعي المتخصصين.
- نيموترون 3 سوبرما يقارب 100.000 مليار مُعامل، مع أصول بقيمة 10.000 مليارات في كل خطوة. إنه موجه نحو الاستدلال المتقدم في بنى الأنظمة متعددة العواملمع زمن استجابة منخفض حتى عندما تتعاون عدة جهات لحل التدفقات المعقدة.
- نيموترون 3 ألتراالمستوى الأعلى، الذي يحتوي على ما يقرب من 500.000 مليار مُعامل وما يصل إلى 50.000 مليار أصل لكل رمز مميزيعمل كمحرك استدلال قوي للبحث والتخطيط الاستراتيجي ودعم اتخاذ القرارات على مستوى عالٍ، وأنظمة الذكاء الاصطناعي المتطلبة بشكل خاص.
وهذا يسمح للمنظمات عملياً اختر حجم النموذج وفقًا لميزانيتك ومتطلباتكNano للأحمال الضخمة والمكثفة والتكاليف المنخفضة؛ Super عندما تكون هناك حاجة إلى مزيد من عمق التفكير مع العديد من العوامل المتعاونة؛ و Ultra للحالات التي تفوق فيها الجودة والسياق الطويل تكلفة وحدة معالجة الرسومات.
حاليا، جهاز Nemotron 3 Nano هو الوحيد المتاح للاستخدام الفوري.من المقرر إطلاق النسختين Super و Ultra في النصف الأول من عام 2026، مما يمنح الشركات والمختبرات الأوروبية الوقت الكافي للتجربة أولاً مع Nano، وإنشاء خطوط الإنتاج، وفي وقت لاحق، نقل الحالات التي تتطلب قدرة أكبر.
نيموترون 3 نانو: نافذة مليون رمز وتكلفة محددة
جهاز Nemotron 3 Nano، اعتبارًا من اليوم، رأس الحربة العملي للعائلةتصفها شركة NVIDIA بأنها النموذج الأكثر فعالية من حيث التكلفة الحسابية في هذه المجموعة، وقد تم تحسينها لتقديم أقصى أداء في سير العمل متعدد العوامل والمهام المكثفة ولكن المتكررة.
ومن بين ميزاته التقنية، تبرز الميزات التالية: نافذة سياق تصل إلى مليون رمز مميزيُتيح ذلك الاحتفاظ بذاكرة للمستندات الضخمة، ومستودعات البرامج الكاملة، أو العمليات التجارية متعددة الخطوات. وتُعدّ هذه القدرة على الاحتفاظ بالسياق طويل الأمد ذات قيمة خاصة للتطبيقات الأوروبية في قطاعات البنوك والرعاية الصحية والإدارة العامة، حيث قد تكون السجلات ضخمة.
معايير المنظمة المستقلة يُصنف التحليل الاصطناعي جهاز Nemotron 3 Nano كواحد من أكثر نماذج المصادر المفتوحة توازناً. يجمع هذا النظام بين الذكاء والدقة والسرعة، مع معدلات معالجة تصل إلى مئات الرموز في الثانية. هذه الميزات تجعله جذابًا لشركات دمج أنظمة الذكاء الاصطناعي ومقدمي الخدمات في إسبانيا الذين يحتاجون إلى تجربة مستخدم ممتازة دون تكاليف باهظة للبنية التحتية.
من حيث حالات الاستخدام، تستهدف NVIDIA معالج Nano في ملخص المحتوى، وتصحيح أخطاء البرامج، واسترجاع المعلومات، ومساعدو الذكاء الاصطناعي للمؤسساتبفضل تقليل رموز الاستدلال الزائدة، أصبح من الممكن تشغيل وكلاء يحافظون على محادثات طويلة مع المستخدمين أو الأنظمة دون ارتفاع تكلفة الاستدلال بشكل كبير.
البيانات والمكتبات المفتوحة: NeMo Gym وNeMo RL وEvaluator
من أبرز سمات لعبة نيموترون 3 ما يلي: ولا يقتصر الأمر على إصدار أوزان النماذجتُرفق NVIDIA هذه العائلة بمجموعة شاملة من الموارد المفتوحة لتدريب وضبط وتقييم البرامج.
من ناحية أخرى، فإنه يوفر مجموعة بيانات اصطناعية من عدة تريليونات من بيانات ما قبل التدريب، وما بعد التدريب، والتعزيزتتيح مجموعات البيانات هذه، التي تركز على الاستدلال والبرمجة وسير العمل متعدد الخطوات، للشركات ومراكز الأبحاث إنشاء متغيرات خاصة بمجالها من Nemotron (على سبيل المثال، المجال القانوني أو الرعاية الصحية أو الصناعي) دون البدء من الصفر.
ومن بين هذه الموارد، يبرز ما يلي: مجموعة بيانات السلامة الخاصة بعوامل نيموترونيجمع هذا النظام بيانات القياس عن بُعد حول سلوك الوكلاء في سيناريوهات واقعية. ويهدف إلى مساعدة الفرق على قياس وتعزيز أمن الأنظمة المستقلة المعقدة: بدءًا من الإجراءات التي يتخذها الوكيل عند مواجهة بيانات حساسة، وصولًا إلى كيفية استجابته للأوامر الغامضة أو التي يحتمل أن تكون ضارة.
فيما يتعلق بقسم الأدوات، تقوم NVIDIA بإطلاق NeMo Gym و NeMo RL كمكتبات مفتوحة المصدر تُستخدم هذه المكتبات في التدريب المعزز والتدريب اللاحق، بالإضافة إلى برنامج NeMo Evaluator لتقييم السلامة والأداء. توفر هذه المكتبات بيئات محاكاة ومسارات جاهزة للاستخدام مع عائلة Nemotron، ولكن يمكن توسيعها لتشمل نماذج أخرى.
يتم توزيع كل هذه المواد - الأوزان ومجموعات البيانات والبرمجيات - من خلال يتم ترخيص GitHub و Hugging Face بموجب ترخيص NVIDIA Open Model License.بحيث تتمكن الفرق الأوروبية من دمجها بسلاسة في عمليات التعلم الآلي الخاصة بها. تقوم شركات مثل Prime Intellect وUnsloth بالفعل بدمج NeMo Gym مباشرةً في سير عملها لتبسيط التعلم المعزز على Nemotron.
التوافر في السحابات العامة والنظام البيئي الأوروبي
يتوفر الآن جهاز Nemotron 3 Nano لدى وجه يعانق y GitHub جيثب:وكذلك من خلال مزودي الاستدلال مثل Baseten وDeepInfra وFireworks وFriendliAI وOpenRouter وTogether AI. يتيح هذا لفرق التطوير في إسبانيا اختبار النموذج عبر واجهة برمجة التطبيقات (API) أو نشره على بنيتهم التحتية الخاصة دون تعقيدات كبيرة.
فيما يخص الحوسبة السحابية، ينضم جهاز Nemotron 3 Nano إلى AWS عبر Amazon Bedrock لدعم الاستدلال بدون خوادم، أعلنت الشركة عن دعمها لخدمات Google Cloud وCoreWeave وCrusoe وMicrosoft Foundry وNebius وNscale وYotta. بالنسبة للمؤسسات الأوروبية التي تعمل بالفعل على هذه المنصات، يُسهّل هذا اعتماد Nemotron دون الحاجة إلى تغييرات جذرية في بنيتها التحتية.
بالإضافة إلى الحوسبة السحابية العامة، تروج NVIDIA لاستخدام Nemotron 3 Nano كـ خدمة NIM المصغرة قابلة للنشر على أي بنية تحتية مُسرّعة بواسطة NVIDIAوهذا يسمح بسيناريوهات هجينة: جزء من الحمل في السحابات الدولية وجزء في مراكز البيانات المحلية أو في السحابات الأوروبية التي تعطي الأولوية لإقامة البيانات في الاتحاد الأوروبي.
إصدارات نيموترون 3 سوبر وألترا، مصممة خصيصًا لأعباء العمل الاستدلالية القصوى وأنظمة الوكلاء المتعددين واسعة النطاق، من المقرر إطلاقه في النصف الأول من عام 2026يتيح هذا الجدول الزمني للنظام البيئي الأوروبي للبحث والأعمال الوقت الكافي لتجربة Nano، والتحقق من صحة حالات الاستخدام، وتصميم استراتيجيات الانتقال إلى نماذج أكبر عند الضرورة.
يُرسّخ برنامج Nemotron 3 مكانة NVIDIA كواحدة من الشركات الرائدة في مجال توفير نماذج مفتوحة عالية الجودة موجهة نحو الذكاء الاصطناعي الوكيلمع اقتراح يمزج بين الكفاءة التقنية (MoE الهجين، NVFP4، السياق الضخم)، والانفتاح (الأوزان، ومجموعات البيانات، والمكتبات المتاحة)، والتركيز الواضح على سيادة البيانات وشفافيتها، وهي جوانب حساسة بشكل خاص في إسبانيا وبقية أوروبا، حيث تتزايد اللوائح والضغوط لتدقيق الذكاء الاصطناعي.
أنا من عشاق التكنولوجيا وقد حول اهتماماته "المهووسة" إلى مهنة. لقد أمضيت أكثر من 10 سنوات من حياتي في استخدام التكنولوجيا المتطورة والتعديل على جميع أنواع البرامج بدافع الفضول الخالص. الآن تخصصت في تكنولوجيا الكمبيوتر وألعاب الفيديو. وذلك لأنني منذ أكثر من 5 سنوات أكتب لمواقع مختلفة حول التكنولوجيا وألعاب الفيديو، وأقوم بإنشاء مقالات تسعى إلى تزويدك بالمعلومات التي تحتاجها بلغة مفهومة للجميع.
إذا كان لديك أي أسئلة، فإن معرفتي تتراوح بين كل ما يتعلق بنظام التشغيل Windows وكذلك Android للهواتف المحمولة. والتزامي تجاهك هو أنني على استعداد دائمًا لقضاء بضع دقائق ومساعدتك في حل أي أسئلة قد تكون لديكم في عالم الإنترنت هذا.