輝達（NVIDIA）15 日發表全新 Nemotron 3 系列開源模型，涵蓋 Nano、Super 與 Ultra 三種版本，主打高效率推論、長上下文推理與高度開放性，鎖定快速成長的多代理（Agentic AI）應用市場。NVIDIA 指出，Nemotron 3 以全新混合式 Mamba-Transformer 專家混合（MoE）架構 為核心，專為長時間、多步驟代理協作任務打造。
隨著企業 AI 系統逐步從單一對話模型，轉向由檢索、規劃、工具調用與驗證等多個代理共同運作的架構，模型除需具備高準確度外，亦必須兼顧吞吐量與長上下文穩定性。NVIDIA 表示，Nemotron 3 透過 Mamba 模組強化長序列狀態追蹤能力，再結合 Transformer 的精準注意力機制，並以 MoE 僅啟動部分專家的方式，大幅降低推論成本、提升每秒 token 產出。
在訓練策略上，Nemotron 3 採用 多環境強化學習（RL），透過開源 NeMo Gym 在多種真實代理場景中進行後訓練，讓模型能穩定完成多步驟任務、工具呼叫與結構化規劃，降低長流程推理時的偏移風險。相關強化學習環境與資料集亦同步開放，供開發者依產業需求客製化模型。
Nemotron 3 另一大特色為 原生支援 100 萬 token 上下文視窗，可在單一推理流程中保留完整文件、長時間對話紀錄與多階段計畫，減少過往仰賴切片檢索造成的語意斷裂問題。NVIDIA 指出，此特性特別適合企業級 RAG、程式碼庫分析與長時間代理任務。
首波推出的 Nemotron 3 Nano 已正式上線，定位為高吞吐、低成本的代理模型。根據第三方機構 Artificial Analysis 評測，Nemotron 3 Nano 在同級模型中展現領先的推論效率與準確度。後續 Nemotron 3 Super 與 Ultra 預計於 2026 年上半年推出，將進一步強化推理深度與效率，擴大 NVIDIA 在開源 AI 與多代理系統的技術布局。
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隨著企業 AI 系統逐步從單一對話模型，轉向由檢索、規劃、工具調用與驗證等多個代理共同運作的架構，模型除需具備高準確度外，亦必須兼顧吞吐量與長上下文穩定性。NVIDIA 表示，Nemotron 3 透過 Mamba 模組強化長序列狀態追蹤能力，再結合 Transformer 的精準注意力機制，並以 MoE 僅啟動部分專家的方式，大幅降低推論成本、提升每秒 token 產出。
在訓練策略上，Nemotron 3 採用 多環境強化學習（RL），透過開源 NeMo Gym 在多種真實代理場景中進行後訓練，讓模型能穩定完成多步驟任務、工具呼叫與結構化規劃，降低長流程推理時的偏移風險。相關強化學習環境與資料集亦同步開放，供開發者依產業需求客製化模型。
Nemotron 3 另一大特色為 原生支援 100 萬 token 上下文視窗，可在單一推理流程中保留完整文件、長時間對話紀錄與多階段計畫，減少過往仰賴切片檢索造成的語意斷裂問題。NVIDIA 指出，此特性特別適合企業級 RAG、程式碼庫分析與長時間代理任務。
首波推出的 Nemotron 3 Nano 已正式上線，定位為高吞吐、低成本的代理模型。根據第三方機構 Artificial Analysis 評測，Nemotron 3 Nano 在同級模型中展現領先的推論效率與準確度。後續 Nemotron 3 Super 與 Ultra 預計於 2026 年上半年推出，將進一步強化推理深度與效率，擴大 NVIDIA 在開源 AI 與多代理系統的技術布局。
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