Nemotron 3: NVIDIA'nın çoklu ajanlı yapay zekâ için büyük açık bahsi

Yapay zekâ yarışında, basit, izole sohbet botlarından, birbirleriyle işbirliği yapan, uzun iş akışlarını yöneten ve denetlenebilir olması gereken ajan sistemlerine doğru bir geçiş yaşanıyor. Bu yeni senaryoda, NVIDIA oldukça net bir adım atmaya karar verdi: Sadece modelleri değil, verileri ve araçları da açık erişime açacak.Böylece şirketler, kamu kurumları ve araştırma merkezleri kendi yapay zeka platformlarını daha fazla kontrolle oluşturabilirler.

Bu hareket şu şekilde somutlaşıyor: Nemotron 3, çoklu ajanlı yapay zekâya yönelik açık modellerden oluşan bir ailedir. Yüksek performans, düşük çıkarım maliyetleri ve şeffaflığı birleştirmeyi amaçlamaktadır. Bu öneri, yalnızca genel amaçlı bir sohbet robotu olarak değil, aynı zamanda Düzenlemeye tabi sektörlerde karmaşık görevleri akıl yürütme, planlama ve yürütme yeteneğine sahip ajanların konuşlandırılacağı bir temel.Bu durum, veri egemenliği ve mevzuata uyumluluğun önemli olduğu Avrupa ve İspanya'da özellikle önem taşımaktadır.

Ajan tabanlı ve bağımsız yapay zekâ için açık bir model ailesi.

Nemotron 3 şu şekilde sunulmaktadır: Tam bir ekosistem: modeller, veri kümeleri, kütüphaneler ve eğitim yöntemleri. Açık lisanslar altında. NVIDIA'nın fikri, kuruluşların yapay zekayı yalnızca şeffaf olmayan bir hizmet olarak tüketmekle kalmayıp, içeriğini inceleyebilmeleri, modelleri kendi alanlarına uyarlayabilmeleri ve bunları kendi altyapılarında, ister bulutta ister yerel veri merkezlerinde, dağıtabilmeleridir.

Şirket bu stratejiyi, taahhütleri çerçevesinde ele almaktadır. Egemen Yapay ZekaAvrupa, Güney Kore ve diğer bölgelerdeki hükümetler ve şirketler, genellikle veri koruma yasaları veya denetim gereksinimleriyle uyumlu olmayan kapalı veya yabancı sistemlere açık alternatifler arıyorlar. Nemotron 3, daha fazla görünürlük ve kontrol sağlayan ulusal, sektörel veya kurumsal modeller oluşturmak için teknik temel olmayı hedefliyor.

Paralel, NVIDIA, donanımın ötesinde konumunu güçlendiriyor.Şimdiye kadar öncelikle referans GPU sağlayıcısıydı; Nemotron 3 ile modelleme ve eğitim araçları katmanında da konumlanarak OpenAI, Google, Anthropic veya hatta Meta gibi oyuncularla ve premium modellerle daha doğrudan rekabet ediyor. SuperGrok AğırMeta, Llama'nın son nesillerinde açık kaynak kodlu yazılıma olan bağlılığını azaltıyor.

Avrupa araştırma ve girişimcilik ekosistemi için (Hugging Face gibi platformlarda barındırılan açık modellere büyük ölçüde bağımlı olan) açık lisanslar altında ağırlıkların, sentetik verilerin ve kütüphanelerin kullanılabilirliği, güçlü bir alternatif oluşturmaktadır. çin modelleri ve popülerlik ve kıyaslama sıralamalarında zirvede yer alan Amerikalılar.

Hibrit MoE mimarisi: büyük ölçekli ajanlar için verimlilik

Nemotron 3'ün temel teknik özelliği şudur: Gizli uzman karışımının (MoE) hibrit mimarisiHer çıkarımda modelin tüm parametrelerini etkinleştirmek yerine, yalnızca bir kısmı, yani söz konusu görev veya belirteç için en alakalı uzmanların alt kümesi etkinleştirilir.

Bu yaklaşım, Hesaplama maliyetini ve bellek tüketimini önemli ölçüde azaltır.Bu aynı zamanda token işleme kapasitesini de artırır. Düzinelerce veya yüzlerce ajanın sürekli olarak mesaj alışverişinde bulunduğu çoklu ajan mimarilerinde, bu verimlilik, sistemin GPU ve bulut maliyetleri açısından sürdürülemez hale gelmesini önlemek için çok önemlidir.

NVIDIA tarafından paylaşılan verilere ve bağımsız kıyaslama testlerine göre, Nemotron 3 Nano şu performansı elde ediyor: saniyede dört kata kadar daha fazla token Önceki modeli Nemotron 2 Nano'ya kıyasla, gereksiz mantıksal çıkarım belirteçlerinin üretimini yaklaşık %60 oranında azaltıyor. Pratikte bu, aynı veya daha doğru yanıtlar anlamına gelir, ancak daha az "gereksiz kelime kullanımı" ve sorgu başına daha düşük maliyetle.

Hibrit MoE mimarisi, özel eğitim teknikleriyle birleştiğinde şunlara yol açmıştır: En gelişmiş açık kaynaklı modellerin çoğu uzman şemalarını benimser.Nemotron 3 bu trende katılıyor, ancak özellikle ajan tabanlı yapay zekaya odaklanıyor: ajanlar arasındaki koordinasyon için tasarlanmış dahili rotalar, araç kullanımı, uzun durumların yönetimi ve adım adım planlama.

Üç farklı boyut: Nano, Süper ve Ultra, farklı iş yükleri için.

Nemotron 3 ailesi şu şekilde organize edilmiştir: MoE modelinin üç ana boyutuUzman mimarisi sayesinde hepsi açık ve aktif parametreleri azaltılmış durumda:

• Nemotron 3 NanoToplamda yaklaşık 30.000 milyar parametre, yaklaşık olarak Token başına 3.000 milyar varlıkVerimliliğin önemli olduğu hedefli görevler için tasarlanmıştır: yazılım hata ayıklama, belge özetleme, bilgi alma, sistem izleme veya özel yapay zeka asistanları.
• Nemotron 3 Süper: yaklaşık 100.000 milyar parametre ile 10.000 milyar varlık Her adımda. Hedefe yöneliktir. Çoklu ajan mimarilerinde gelişmiş akıl yürütmeBirden fazla aracı karmaşık akışları çözmek için işbirliği yaptığında bile düşük gecikme süresiyle çalışır.
• Nemotron 3 UltraÜst seviye, yaklaşık 500.000 milyar parametre ve daha fazlasını içerir. Token başına 50.000 milyar varlıkAraştırma, stratejik planlama, üst düzey karar destek sistemleri ve özellikle zorlu yapay zeka sistemleri için güçlü bir akıl yürütme motoru olarak işlev görür.

Pratikte bu, kuruluşlara olanak tanır. Bütçenize ve ihtiyaçlarınıza göre model boyutunu seçin.Nano, yoğun ve büyük iş yükleri ile düşük maliyetler için; Super, birçok iş birliği yapan ajanla daha derinlemesine akıl yürütme gerektiğinde; ve Ultra ise kalite ve uzun bağlamın GPU maliyetinden daha önemli olduğu durumlar için uygundur.

Şimdilik Şu anda yalnızca Nemotron 3 Nano hemen kullanıma hazırdır.Süper ve Ultra varyantlarının 2026 yılının ilk yarısında piyasaya sürülmesi planlanıyor; bu da Avrupa şirketlerine ve laboratuvarlarına önce Nano ile denemeler yapma, üretim hatlarını oluşturma ve daha sonra daha büyük kapasite gerektiren durumları geçiş yapma fırsatı tanıyacak.

Nemotron 3 Nano: 1 milyon token penceresi ve sınırlı maliyet

Nemotron 3 Nano, bugünkü haliyle, ailenin pratik öncüsüNVIDIA, bu modeli, çoklu ajan iş akışlarında ve yoğun ancak tekrarlayan görevlerde maksimum performans sağlamak üzere optimize edilmiş, serideki en hesaplama açısından verimli model olarak tanımlıyor.

Teknik özelliklerinden bazıları şunlardır: bir milyona kadar belirteç içeren bağlam penceresiBu özellik, kapsamlı belgelerin, tüm kod depolarının veya çok adımlı iş süreçlerinin bellekte saklanmasına olanak tanır. Kayıtların hacimli olabileceği bankacılık, sağlık veya kamu yönetimi gibi Avrupa uygulamaları için bu uzun vadeli bağlam özelliği özellikle değerlidir.

Bağımsız kuruluşun ölçütleri Yapay zeka analizi, Nemotron 3 Nano'yu en dengeli açık kaynak kodlu modellerden biri olarak konumlandırıyor. Zekayı, doğruluğu ve hızı bir araya getiren bu sistem, saniyede yüzlerce token işleme kapasitesine sahip. Bu kombinasyon, yüksek altyapı maliyetleri olmadan iyi bir kullanıcı deneyimine ihtiyaç duyan İspanya'daki yapay zeka entegratörleri ve hizmet sağlayıcıları için cazip hale getiriyor.

Kullanım alanları açısından NVIDIA, Nano'yu şu alanlara hedefliyor: İçerik özetleme, yazılım hata ayıklama, bilgi alma ve kurumsal yapay zeka asistanlarıGereksiz mantıksal çıkarım belirteçlerinin azaltılması sayesinde, çıkarım maliyeti fırlamadan kullanıcılarla veya sistemlerle uzun konuşmalar sürdüren aracıları çalıştırmak mümkün hale geliyor.

Açık veri ve kütüphaneler: NeMo Gym, NeMo RL ve Evaluator

Nemotron 3'ün en belirgin özelliklerinden biri şudur ki... Bu, model ağırlıklarının açıklanmasıyla sınırlı değildir.NVIDIA, bu ürün ailesine ajanların eğitimi, ayarlanması ve değerlendirilmesi için kapsamlı bir açık kaynak paketi de ekliyor.

Bir yandan, sentetik bir metin kümesini kullanıma sunar. Trilyonlarca token ön eğitim, son eğitim ve pekiştirme verisiAkıl yürütme, kodlama ve çok adımlı iş akışlarına odaklanan bu veri kümeleri, şirketlerin ve araştırma merkezlerinin Nemotron'un kendi alanlarına özgü (örneğin, hukuk, sağlık veya endüstri) varyantlarını sıfırdan başlamadan oluşturmalarına olanak tanır.

Bu kaynaklar arasında şunlar öne çıkmaktadır: Nemotron Ajan Güvenliği veri setiGerçek dünya senaryolarında ajan davranışlarına ilişkin telemetri verileri toplar. Amacı, ekiplerin karmaşık otonom sistemlerin güvenliğini ölçmelerine ve güçlendirmelerine yardımcı olmaktır: bir ajanın hassas verilerle karşılaştığında hangi eylemleri gerçekleştirdiğinden, belirsiz veya potansiyel olarak zararlı komutlara nasıl tepki verdiğine kadar.

Araçlar bölümüne gelince, NVIDIA yeni bir ürün piyasaya sürüyor. NeMo Gym ve NeMo RL açık kaynak kodlu kütüphanelerdir. Takviye eğitimi ve eğitim sonrası için, ayrıca güvenlik ve performansı değerlendirmek için NeMo Evaluator ile birlikte. Bu kütüphaneler, Nemotron ailesiyle kullanıma hazır simülasyon ortamları ve işlem hatları sağlar, ancak diğer modellere de genişletilebilir.

Tüm bu materyaller (ağırlıklar, veri kümeleri ve kodlar) şu yollarla dağıtılır: GitHub ve Hugging Face, NVIDIA Açık Model Lisansı altında lisanslanmıştır.Böylece Avrupa ekipleri bunu kendi MLOps süreçlerine sorunsuz bir şekilde entegre edebilirler. Prime Intellect ve Unsloth gibi şirketler, Nemotron'da takviyeli öğrenmeyi basitleştirmek için NeMo Gym'i doğrudan iş akışlarına zaten dahil ediyorlar.

Genel bulutlarda ve Avrupa ekosisteminde kullanılabilirlik

Nemotron 3 Nano artık satışta! Sarılma Yüz y GitHubAyrıca Baseten, DeepInfra, Fireworks, FriendliAI, OpenRouter ve Together AI gibi çıkarım sağlayıcıları aracılığıyla da erişilebilir. Bu, İspanya'daki geliştirme ekiplerinin modeli API üzerinden test etmelerine veya aşırı karmaşıklık olmadan kendi altyapılarına dağıtmalarına olanak tanır.

Bulut cephesinde, Nemotron 3 Nano, Amazon Bedrock aracılığıyla AWS'ye katıldı. Sunucusuz çıkarım için geliştirilen Nemotron, Google Cloud, CoreWeave, Crusoe, Microsoft Foundry, Nebius, Nscale ve Yotta platformlarını desteklediğini duyurdu. Bu platformlarda zaten çalışan Avrupa kuruluşları için, mimarilerinde büyük değişiklikler yapmadan Nemotron'u benimsemeyi kolaylaştırıyor.

NVIDIA, halka açık bulut hizmetlerine ek olarak, Nemotron 3 Nano'nun kullanımını da teşvik ediyor. NVIDIA hızlandırmalı herhangi bir altyapıya dağıtılabilen NIM mikroservisi.Bu, hibrit senaryolara olanak tanır: yükün bir kısmı uluslararası bulutlarda, bir kısmı ise yerel veri merkezlerinde veya AB'de veri yerleşimine öncelik veren Avrupa bulutlarında yer alabilir.

Sürümler Nemotron 3 Süper ve Ultra, Aşırı mantıksal düşünme gerektiren iş yüklerine ve büyük ölçekli çoklu ajan sistemlerine yönelik olarak tasarlanmıştır. 2026 yılının ilk yarısı için planlandıBu zaman çizelgesi, Avrupa araştırma ve iş ekosistemine Nano ile denemeler yapma, kullanım örneklerini doğrulama ve gerektiğinde daha büyük modellere geçiş stratejileri tasarlama olanağı tanıyor.

Nemotron 3, NVIDIA'yı önde gelen sağlayıcılardan biri olarak konumlandırıyor. ajan tabanlı yapay zekaya yönelik üst düzey açık modellerTeknik verimliliği (hibrit MoE, NVFP4, büyük ölçekli bağlam), açıklığı (ağırlıklar, veri kümeleri ve mevcut kütüphaneler) ve veri egemenliği ile şeffaflığa net bir şekilde odaklanan bir öneriyle; bu hususlar, yapay zekâya ilişkin düzenlemelerin ve denetim baskısının giderek arttığı İspanya ve Avrupa'nın geri kalanında özellikle hassas konulardır.

İlgili makale:

Microsoft Discovery AI, kişiselleştirilmiş yapay zeka ile bilimsel ve eğitimsel atılımları yönlendiriyor

Alberto navarro

Ben "inek" merakını mesleğe dönüştürmüş bir teknoloji tutkunuyum. Hayatımın 10 yıldan fazlasını en son teknolojiyi kullanarak ve sırf merakımdan dolayı her türlü programı kurcalayarak geçirdim. Artık bilgisayar teknolojisi ve video oyunları konusunda uzmanlaştım. Bunun nedeni, 5 yılı aşkın bir süredir teknoloji ve video oyunlarıyla ilgili çeşitli web sitelerinde yazılar yazıyor olmam ve ihtiyacınız olan bilgileri herkesin anlayabileceği bir dilde size vermeye çalışan makaleler oluşturmamdır.

Sorularınız varsa bilgim Windows işletim sistemi ve cep telefonları için Android ile ilgili her şeyi kapsar. Ve size olan bağlılığımdır, her zaman birkaç dakikamı ayırmaya ve bu internet dünyasında aklınıza gelebilecek her türlü soruyu çözmenize yardımcı olmaya hazırım.