Nemotron 3: Dakong bukas nga pusta sa NVIDIA para sa multi-agent AI

Ang lumba alang sa artipisyal nga paniktik nagbalhin gikan sa yano, nahimulag nga mga chatbot ngadto sa mga sistema sa ahente nga nagtinabangay sa usag usa, nagdumala sa taas nga mga workflow, ug kinahanglan nga ma-audit. Niining bag-ong senaryo, Nakahukom ang NVIDIA nga mohimo og klaro nga lakang: ablihan dili lamang ang mga modelo, apan lakip usab ang datos ug mga himanaron ang mga kompanya, administrasyong publiko, ug mga sentro sa panukiduki makahimo sa ilang kaugalingong mga plataporma sa AI nga adunay dugang nga kontrol.

Ang maong kalihukan mopatigbabaw sa Ang Nemotron 3, usa ka pamilya sa mga bukas nga modelo nga gitumong sa multi-agent AI Gitinguha niini nga ihiusa ang taas nga performance, ubos nga inference costs, ug transparency. Ang proposal dili gituyo isip usa lang ka general-purpose chatbot, apan isip usa ka basehan diin ipadala ang mga ahente nga mangatarungan, magplano ug mopatuman sa komplikado nga mga buluhaton sa mga gi-regulate nga sektorKini labi na nga may kalabutan sa Europa ug Espanya, diin ang soberanya sa datos ug pagsunod sa mga regulasyon hinungdanon.

Usa ka bukas nga pamilya sa mga modelo para sa ahente ug soberanong AI

Ang Nemotron 3 gipresentar isip usa ka kompletong ekosistema: mga modelo, mga dataset, mga librarya, ug mga resipe sa pagbansay ubos sa mga bukas nga lisensya. Ang ideya sa NVIDIA mao nga ang mga organisasyon dili lamang mogamit sa AI isip usa ka dili klaro nga serbisyo, apan mahimo usab nga susihon kung unsa ang naa sa sulod, ipahiangay ang mga modelo sa ilang mga domain, ug i-deploy kini sa ilang kaugalingong imprastraktura, sa cloud man o sa mga lokal nga data center.

Gibase sa kompanya kini nga estratehiya sa iyang pasalig sa Soberanong AIAng mga gobyerno ug mga kompanya sa Europe, South Korea, ug uban pang mga rehiyon nangita og mga bukas nga alternatibo sa sirado o langyaw nga mga sistema, nga kasagaran dili mahiuyon sa ilang mga balaod sa pagpanalipod sa datos o mga kinahanglanon sa pag-awdit. Ang Nemotron 3 nagtumong nga mahimong teknikal nga pundasyon diin magtukod og mga modelo sa nasyonal, sektoral, o korporasyon nga adunay mas dako nga panan-aw ug kontrol.

Sa parallel, Gipalig-on sa NVIDIA ang posisyon niini lapas sa hardwareHangtod karon, kini usa ka reference GPU provider; uban sa Nemotron 3, kini usab nagposisyon sa kaugalingon sa modeling ug training tools layer, nga mas direktang nakigkompetensya sa mga magdudula sama sa OpenAI, Google, Anthropic, o bisan Meta, ug batok sa mga premium nga modelo sama sa SuperGrok Bug-atAng Meta nagpamenos sa iyang pasalig sa open source sa bag-ohay nga mga henerasyon sa Llama.

Para sa European research ug startup ecosystem—nga kusog nga nagsalig sa open models nga gi-host sa mga platform sama sa Hugging Face—ang pagkaanaa sa mga weights, synthetic data, ug mga library ubos sa open licenses nagrepresentar sa usa ka gamhanang alternatibo sa mga modelo sa China ug mga Amerikano nga nagdominar sa popularidad ug benchmark rankings.

Hybrid MoE architecture: kahusayan para sa mga dagkong ahente

Ang sentral nga teknikal nga bahin sa Nemotron 3 mao ang Hybrid nga arkitektura sa tinago nga pagsagol sa mga eksperto (MoE)Imbis nga i-activate ang tanang parameter sa modelo sa matag inference, gamay ra nga bahin niini ang gi-on, ang subset sa mga eksperto nga labing may kalabutan sa buluhaton o token nga gikuwestiyon.

Kini nga pamaagi nagtugot dako nga pagkunhod sa gasto sa komputasyon ug pagkonsumo sa memoryaKini usab nagdugang sa token throughput. Para sa mga multi-agent architectures, diin dose-dosenang o gatusan ka mga ahente ang padayon nga nagbayloay og mga mensahe, kini nga kahusayan importante aron mapugngan ang sistema nga mahimong dili malungtaron sa mga termino sa gasto sa GPU ug cloud.

Sumala sa datos nga gipaambit sa NVIDIA ug mga independenteng benchmark, ang Nemotron 3 Nano nakab-ot ang hangtod sa upat ka pilo nga mas daghang token kada segundo Kon itandi sa gisundan niini, ang Nemotron 2 Nano, kini makapakunhod sa pagmugna og wala kinahanglana nga mga token sa pangatarungan og mga 60%. Sa praktis, kini nagpasabot og parehas o mas tukma nga mga tubag, apan mas gamay ang "kadaghanon sa mga pulong" ug mas ubos ang gasto kada pangutana.

Ang hybrid nga arkitektura sa MoE, inubanan sa piho nga mga teknik sa pagbansay, misangpot sa Daghan sa labing abante nga mga open model ang nagsagop sa mga expert schemeAng Nemotron 3 miapil niini nga uso, apan espesipikong nagpunting sa agentic AI: internal nga mga ruta nga gidisenyo alang sa koordinasyon tali sa mga ahente, paggamit sa mga himan, pagdumala sa taas nga mga estado, ug sunod-sunod nga pagplano.

Tulo ka gidak-on: Nano, Super, ug Ultra para sa lain-laing mga workload

Ang pamilyang Nemotron 3 giorganisar ngadto sa tulo ka pangunang gidak-on sa modelo sa MoE, silang tanan bukas ug adunay gipamub-an nga aktibo nga mga parameter salamat sa eksperto nga arkitektura:

• Nemotron 3 Nano: mga 30.000 bilyon nga kinatibuk-ang mga parametro, nga adunay mga 3.000 bilyon nga mga kabtangan matag tokenGidisenyo kini alang sa mga gipunting nga buluhaton diin importante ang kahusayan: pag-debug sa software, pag-summarize sa dokumento, pagkuha sa impormasyon, pagmonitor sa sistema, o espesyal nga mga AI assistant.
• Nemotron 3 Super: gibana-bana nga 100.000 bilyon nga mga parametro, uban sa 10.000 bilyon nga mga kabtangan sa matag lakang. Kini gitumong ngadto sa Abansado nga pangatarungan sa mga arkitektura nga multi-agentnga adunay ubos nga latency bisan kung daghang mga ahente ang nagtinabangay aron masulbad ang mga komplikado nga agos.
• Nemotron 3 Ultra: ang taas nga lebel, nga adunay gibana-bana nga 500.000 bilyon nga mga parametro ug hangtod sa 50.000 bilyon nga mga kabtangan matag tokenKini naglihok isip usa ka gamhanang makina sa pangatarungan alang sa panukiduki, estratehikong pagplano, taas nga lebel nga suporta sa desisyon, ug labi na ang mga sistema sa AI nga nanginahanglan og daghang paningkamot.

Sa praktis, kini nagtugot sa mga organisasyon Pilia ang gidak-on sa modelo sumala sa imong badyet ug mga kinahanglanonNano para sa dako ug kusog nga workloads ug gamay nga gasto; Super kon gikinahanglan ang mas lawom nga pangatarungan uban sa daghang mga ahente nga nagtinabangay; ug Ultra para sa mga kaso diin ang kalidad ug taas nga konteksto mas labaw pa kay sa gasto sa GPU.

Sa karon Ang Nemotron 3 Nano lang ang magamit dayon.Ang mga variant sa Super ug Ultra giplano alang sa unang katunga sa 2026, nga maghatag sa mga kompanya ug laboratoryo sa Europa og panahon sa pag-eksperimento una sa Nano, pagtukod og mga pipeline ug, sa ulahi, pagbalhin sa mga kaso nga nanginahanglan og mas dako nga kapasidad.

Nemotron 3 Nano: 1 milyon nga token window ug contained cost

Ang Nemotron 3 Nano, sa pagkakaron, ang praktikal nga lider sa pamilyaGihulagway kini sa NVIDIA isip ang pinaka-computationally cost-efficient nga modelo sa range, nga gi-optimize aron makahatag og pinakataas nga performance sa multi-agent workflows ug intensive apan balik-balik nga mga buluhaton.

Lakip sa mga teknikal nga bahin niini, ang mosunod mao ang talagsaon: bintana sa konteksto nga hangtod sa usa ka milyon nga mga tokenKini nagtugot sa paghawid sa memorya alang sa daghang mga dokumento, tibuok nga mga repositoryo sa code, o mga proseso sa negosyo nga adunay daghang lakang. Alang sa mga aplikasyon sa Europa sa pagbabangko, pag-atiman sa panglawas, o administrasyon sa publiko, diin ang mga rekord mahimong daghan kaayo, kini nga kapabilidad sa konteksto sa dugay nga panahon labi ka bililhon.

Mga sukdanan sa independente nga organisasyon Ang artipisyal nga pag-analisar nagbutang sa Nemotron 3 Nano isip usa sa labing balanse nga open-source nga mga modelo Gihiusa niini ang intelihensiya, katukma, ug katulin, nga adunay mga rate sa throughput nga gatusan ka mga token kada segundo. Kini nga kombinasyon naghimo niini nga madanihon sa mga integrator sa AI ug mga service provider sa Espanya nga nanginahanglan usa ka maayong kasinatian sa tiggamit nga wala’y pagtaas sa gasto sa imprastraktura.

Sa mga gamit niini, ang NVIDIA nagtumong sa Nano sa Sumaryo sa sulud, pag-debug sa software, pagkuha sa impormasyon, ug mga katabang sa enterprise AITungod sa pagkunhod sa mga redundant reasoning tokens, posible nga magpadagan og mga ahente nga magpadayon sa taas nga panag-istoryahanay sa mga tiggamit o sistema nga dili mosaka ang inference bill.

Abli nga datos ug mga librarya: NeMo Gym, NeMo RL ug Evaluator

Usa sa labing talagsaon nga bahin sa Nemotron 3 mao nga Dili kini limitado sa pagpagawas sa mga gibug-aton sa modeloAng NVIDIA nag-uban sa pamilya nga adunay komprehensibo nga hugpong sa mga bukas nga kapanguhaan alang sa pagbansay, pag-tune, ug pag-evaluate sa mga ahente.

Sa usa ka bahin, kini naghatag ug usa ka sintetikong corpus sa pipila ka trilyong token sa datos sa pre-training, post-training, ug reinforcementKining mga dataset, nga naka-focus sa pangatarungan, coding, ug multi-step workflows, nagtugot sa mga kompanya ug mga research center sa pagmugna sa ilang kaugalingong domain-specific variants sa Nemotron (pananglitan, legal, healthcare, o industrial) nga dili magsugod gikan sa wala.

Lakip niining mga kahinguhaan, ang mosunod mao ang talagsaon: Dataset sa Kaluwasan sa Nemotron AgenticNagkolekta kini og datos sa telemetry sa pamatasan sa ahente sa tinuod nga mga senaryo. Ang tumong niini mao ang pagtabang sa mga team sa pagsukod ug pagpalig-on sa seguridad sa komplikado nga autonomous systems: gikan sa unsang mga aksyon ang buhaton sa usa ka ahente kung makasugat kini og sensitibo nga datos, hangtod sa kung giunsa kini mo-react sa dili klaro o posibleng makadaot nga mga sugo.

Kabahin sa seksyon sa mga himan, ang NVIDIA naglunsad Ang NeMo Gym ug NeMo RL isip mga open source nga librarya para sa reinforcement training ug post-training, uban sa NeMo Evaluator para sa pag-assess sa kaluwasan ug performance. Kini nga mga library naghatag og andam-gamiton nga simulation environments ug pipelines uban sa pamilyang Nemotron, apan mahimong mapalapdan sa ubang mga modelo.

Kining tanan nga materyal—mga gibug-aton, mga dataset, ug code—giapod-apod pinaagi sa Ang GitHub ug Hugging Face gilisensyahan ubos sa NVIDIA Open Model License.aron ang mga European teams hapsay nga maka-integrate niini sa ilang kaugalingong MLOps. Ang mga kompanya sama sa Prime Intellect ug Unsloth naglakip na sa NeMo Gym direkta sa ilang mga workflow aron mapasayon ​​ang reinforcement learning sa Nemotron.

Pagkaanaa sa mga pampublikong panganod ug sa ekosistema sa Europa

Ang Nemotron 3 Nano anaa na karon sa Nagakugos sa Nawong y GitHubingon man pinaagi sa mga inference providers sama sa Baseten, DeepInfra, Fireworks, FriendliAI, OpenRouter, ug Together AI. Kini nagbukas sa pultahan para sa mga development team sa Spain aron masulayan ang modelo pinaagi sa API o i-deploy kini sa ilang kaugalingong mga imprastraktura nga walay sobra nga pagkakomplikado.

Sa atubangan sa panganod, Ang Nemotron 3 Nano miapil sa AWS pinaagi sa Amazon Bedrock para sa serverless inference, ug mipahibalo sa suporta para sa Google Cloud, CoreWeave, Crusoe, Microsoft Foundry, Nebius, Nscale, ug Yotta. Para sa mga organisasyon sa Europa nga nagtrabaho na niining mga plataporma, kini nakapahimo nga mas sayon ​​ang pagsagop sa Nemotron nga walay dakong mga pagbag-o sa ilang arkitektura.

Gawas sa public cloud, ang NVIDIA nagpasiugda sa paggamit sa Nemotron 3 Nano isip Ang NIM microservice mahimong i-deploy sa bisan unsang imprastraktura nga gipadali sa NVIDIAKini nagtugot sa mga hybrid nga senaryo: bahin sa load sa internasyonal nga mga panganod ug bahin sa lokal nga mga sentro sa datos o sa mga panganod sa Europa nga nag-una sa data residency sa EU.

Ang mga bersyon Nemotron 3 Super ug Ultra, nga gitumong ngadto sa grabeng mga workload sa pangatarungan ug dagkong mga sistema sa multi-agent, mao ang giplano alang sa unang katunga sa 2026Kini nga timeline naghatag sa European research ug business ecosystem og panahon sa pag-eksperimento sa Nano, pag-validate sa mga use case, ug pagdesinyo sa mga estratehiya sa pagbalhin ngadto sa mas dagkong mga modelo kon gikinahanglan.

Ang Nemotron 3 nagposisyon sa NVIDIA isip usa sa mga nanguna nga tighatag og mga high-end open model nga gitumong sa agentic AIUban sa usa ka sugyot nga nagsagol sa teknikal nga kahusayan (hybrid MoE, NVFP4, massive context), pagkabukas (mga gibug-aton, mga dataset ug magamit nga mga librarya) ug usa ka tin-aw nga pagtutok sa soberanya ug transparency sa datos, mga aspeto nga labi ka sensitibo sa Espanya ug sa ubang bahin sa Europa, diin ang regulasyon ug presyur sa pag-audit sa AI nagkadaghan.

Giangkon nga artikulo:

Ang Microsoft Discovery AI nagduso sa siyentipikanhon ug pang-edukasyon nga mga kauswagan gamit ang personalized nga artipisyal nga paniktik

Alberto navarro

Usa ako ka mahiligon sa teknolohiya nga naghimo sa iyang "geek" nga interes nga usa ka propesyon. Gigugol nako ang sobra sa 10 ka tuig sa akong kinabuhi gamit ang labing bag-ong teknolohiya ug pag-usisa sa tanan nga mga klase sa mga programa tungod sa putli nga pagkamausisaon. Karon espesyalista na ako sa teknolohiya sa kompyuter ug mga dula sa video. Kini tungod kay sa sobra sa 5 ka tuig nagsulat ako alang sa lainlaing mga website sa teknolohiya ug mga dula sa video, nagmugna og mga artikulo nga nagtinguha sa paghatag kanimo sa impormasyon nga imong gikinahanglan sa usa ka pinulongan nga masabtan sa tanan.

Kung naa kay mga pangutana, ang akong kahibalo gikan sa tanan nga may kalabotan sa operating system sa Windows ingon man sa Android para sa mga mobile phone. Ug ang akong pasalig kanimo, andam ako kanunay nga mogahin og pipila ka minuto ug tabangan ka nga masulbad ang bisan unsang mga pangutana nga mahimo nimo sa niining kalibutan sa internet.