Nemotron 3

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Nemotron 3是英伟达推出的开源大模型系列，具备高效推理、长上下文支持和多智能体协作能力，专为企业级AI应用优化。

收录时间：

2025-12-19

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Nemotron 3

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2025年最具潜力开源AI模型：Nemotron 3的功能特点与使用教程

一、Nemotron 3是什么？

Nemotron 3是英伟达于2025年12月15日正式发布的新一代开源大语言模型系列，被定位为构建AI智能体应用的”具有最佳准确性的最高效开源模型家族”。这一系列模型并非单纯追求参数规模或榜单成绩，而是明确指向一个更具体、更现实的目标：为多智能体系统和工业级推理场景提供高吞吐、低成本、可审计的基础模型。

与传统的单一模型不同，Nemotron 3采用分阶段发布策略，目前已完成首个型号Nemotron 3 Nano的上线。该模型具备300亿参数，专注于高效完成目标明确的任务。后续还有拥有1000亿参数的Nemotron 3 Super和5000亿参数的Nemotron 3 Ultra，预计于2026年上半年陆续发布。

这种分层设计使开发者能够根据实际应用需求灵活选择，避免资源浪费。 Nemotron 3的核心设计理念是成为”AI系统中的操作系统内核”，而非传统意义上的聊天模型。它专为长时间运行、多步骤推理和多智能体协同场景而优化，同时严格控制成本与延迟，满足企业级可审计与可定制需求。这一理念使得Nemotron 3在气质上更接近工业级工具，而非消费级应用。

二、Nemotron 3的主要功能和特点

2.1 突破性的混合架构设计

Nemotron 3最显著的技术创新在于采用了混合Mamba-Transformer专家架构（Hybrid Mamba-Transformer MoE），这一设计成功将三种技术的优势融为一体。具体而言：

Mamba层：以极低内存开销追踪长程依赖，即使处理100万token的长文档也不会出现”失忆”现象，显著提升了长序列处理能力。
Transformer层：通过精细的注意力机制捕捉复杂逻辑关系，在代码生成、数学推理等需要高精度的任务中表现出色。
MoE路由机制：动态调用专家网络，每个token仅激活部分参数（Nano模型每次仅激活约30亿参数），大幅提升计算效率。

这种混合架构使Nemotron 3在保持高精度的同时，实现了显著的效率提升。官方数据显示，Nemotron 3 Nano的token吞吐量比前代产品高4倍，并将推理token生成量减少了60%，大大降低了推理成本。

2.2 超长上下文支持

Nemotron 3原生支持最高100万token的上下文窗口，这不仅是技术参数的提升，更是实际应用能力的飞跃。这一特性使其能够：

完整保存任务背景、历史记录与复杂计划
避免传统文本切割所导致的信息碎片化
处理大型代码库、学术论文等长文档内容
支持多智能体共享长期记忆

这一能力的实现得益于Mamba层的内存高效特性和MoE机制的按需激活策略，使得处理百万token从实验室概念变成了可实际部署的功能。

2.3 多项创新技术集成

除了核心架构创新，Nemotron 3还集成了多项前沿技术：

潜在MoE（Latent MoE）：这是Super和Ultra版本的进阶技术，通过先将数据投影到更小的潜在维度进行专家路由和计算，再投影回原维度，使得模型能够以相同的计算成本调用四倍的专家数量，显著提升对复杂推理的处理精度。

多Token预测（Multi-Token Prediction，MTP）：让模型一次预测多个未来token，提供更丰富的训练信号，促使模型提前规划多个推理步骤。这项技术可显著提升长序列推理和结构化输出的吞吐量，在规划、轨迹生成、延展式思维链或代码生成等场景中特别有效。

NVFP4低精度训练格式：英伟达在NVFP4数值格式下成功实现了在Mamba-MoE混合架构上的稳定预训练，使得前向传播、反向传播中的梯度计算和权重更新都可以使用NVFP4 GEMM运算。在GB300芯片上，FP4的峰值吞吐量是FP8的3倍，大幅提升训练效率。

三、如何使用Nemotron 3？（详细操作指南）

3.1 模型获取与部署

Nemotron 3系列模型已通过多种渠道向开发者开放，最直接的方式是通过Hugging Face平台获取。具体步骤如下：

访问Hugging Face：Nemotron 3 Nano已正式上线Hugging Face平台，开发者可直接下载使用。
云服务平台：Nemotron 3 Nano通过Amazon Bedrock（无服务器模式）在AWS平台上提供，并且即将支持Google Cloud、Coreweave、Crusoe、Microsoft Foundry等云服务平台。
企业级部署：对于需要更高隐私和控制权的企业用户，Nemotron 3 Nano可作为NVIDIA NIM微服务提供，可在NVIDIA加速的基础架构上的任何位置进行安全、可扩展的部署。

3.2 开发环境搭建

对于希望在本地环境使用Nemotron 3的开发者，可以参考以下步骤：

# 示例：使用Hugging Face Transformers加载Nemotron 3 Nano
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B")

# 使用模型进行推理
input_text = "请解释一下机器学习的基本概念"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=500)
result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(result)

Nemotron 3已获得LM Studio、llama.cpp、SGLang和vLLM等主流推理工具的支持，开发者可以根据自己的偏好选择合适的工具链。

3.3 模型微调与定制

对于有特定领域需求的企业用户，Nemotron 3提供了完整的微调支持。英伟达开源了3万亿token的预训练数据集、1300万监督微调样本以及90万+强化学习任务，覆盖从预训练到强化学习的完整流程。企业微调Nemotron 3的基本流程包括：

持续预训练：使用领域数据对基础模型进行进一步预训练
监督微调：使用指令数据训练模型遵循指令的能力
强化学习训练：通过NeMo Gym和NeMo RL等工具进行强化学习优化

英伟达还提供了NeMo Curator数据处理工具，帮助企业高效准备训练数据，包括去重、质量过滤、合成数据生成等功能。

四、Nemotron 3的官方地址与获取方式

Nemotron 3系列模型已通过以下官方渠道发布：

Hugging Face平台：https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B（主要模型仓库）
NVIDIA NGC目录：企业用户可通过NGC获取优化版本的模型
亚马逊AWS Bedrock：通过无服务器模式为公有云用户提供Nemotron 3 Nano
Google Cloud：即将支持Nemotron 3系列模型
GitHub资源：https://github.com/NVIDIA-NeMo/Gym（开源训练工具与环境）

开发者可以根据自身需求和技术栈选择合适的获取方式。对于研究和实验目的，建议直接从Hugging Face获取；对于企业级生产环境，则推荐通过云服务平台或NVIDIA NIM微服务进行部署。

五、Nemotron 3 vs 竞品对比分析

为了更直观地展示Nemotron 3的市场定位，我们将其与同规模开源模型进行了对比： 表：Nemotron 3 Nano与同规模模型性能对比

特性指标	Nemotron 3 Nano	Qwen3-30B-A3B	GPT-OSS-20B	优势分析
相对吞吐量	基准(1.0)	约0.3倍	约0.45倍	吞吐量领先3倍以上
准确率(综合)	52分(Artificial Analysis指数)	相似水平	稍低	在高效的同时保持高精度
上下文长度	100万token	通常20万-30万token	通常8k-32k token	长上下文优势明显
激活参数量	30亿(总参300亿)	全部激活	全部激活	计算效率大幅提升
架构特点	混合Mamba-Transformer-MoE	传统Transformer	传统Transformer	创新架构带来效率突破
训练数据透明度	完全开源(3万亿token)	部分开源	部分开源	提供前所未有的透明度

从对比中可以看出，Nemotron 3的核心竞争优势在于其创新的架构设计，实现了效率与性能的兼得。独立AI基准测试机构Artificial Analysis评定该模型为同等规模模型中兼具极高开放性和效率及卓越精度的模型。

尤其值得注意的是，Nemotron 3的开源策略更为彻底。与许多仅提供模型权重的竞争对手不同，英伟达开源了完整的训练数据集、训练代码和工具链，这为企业用户提供了前所未有的透明度和可定制性。

斯坦福大学计算机科学副教授Percy Liang对此评价道：”这不仅仅是一个强大的开源模型。Nemotron发布了训练数据、强化学习环境和训练代码。这意义重大：几乎所有模型开发者都只是希望人们使用他们的模型；而英伟达则让用户能够创建自己的模型”。

六、Nemotron 3的典型应用场景

6.1 多智能体AI系统

Nemotron 3专为多智能体协同场景而设计，在这一领域具有显著优势。典型应用包括：

工业质检系统：多个智能体分别负责图像识别、缺陷分类、报告生成等任务，通过协同工作实现全面质检自动化。
网络安全防护：不同智能体分别监控网络流量、分析恶意软件、响应安全事件，形成多层次安全防护体系。
软件开发流程：智能体分工负责代码生成、测试、调试和文档编写，提升开发效率和质量。

ServiceNow董事长兼首席执行官Bill McDermott表示：”通过结合ServiceNow的智能工作流自动化与NVIDIA Nemotron 3，我们将以出色的效率、速度与精度继续定义行业标准”。

6.2 企业级复杂工作流

对于需要处理复杂文档和长流程任务的企业环境，Nemotron 3的长上下文能力显得尤为宝贵：

法律文档分析：能够一次性处理整个合同或诉讼案件文档，保持上下文连贯性。
金融合规审查：分析大量交易记录和监管文件，识别潜在合规风险。
学术研究辅助：处理长篇学术论文，协助研究人员进行文献综述和知识整合。

6.3 代码生成与软件调试

Nemotron 3 Nano针对软件调试、代码辅助等任务进行了专门优化，使其成为开发者的有力助手。具体应用场景包括：

自动调试：识别代码中的错误并提供修复建议
代码生成：根据自然语言描述生成高质量代码
文档摘要：自动生成代码文档和摘要

早期采用者包括Cadence、Cursor、西门子、新思科技等软件开发和技术公司，它们正将Nemotron系列模型集成到自身的AI工作流中。

七、Nemotron 3能为用户带来的价值

7.1 显著降低推理成本

Nemotron 3通过创新的架构设计，实现了推理成本的大幅降低。据官方数据，Nemotron 3 Nano的token吞吐量比前代产品高4倍，同时将推理token生成量减少了60%，这意味着实际推理成本可降低60%以上。对于需要大规模部署AI应用的企业来说，这种成本降低意义重大。

Perplexity首席执行官Aravind Srinivas表示：”通过我们的智能体路由器，可以将工作负载定向到领先的精细调优开放模型，如Nemotron 3 Ultra，或在任务能够从其独特能力中受益时，利用领先的专有模型，以此确保我们的AI助手能够以卓越的速度、效率和规模运行”。

7.2 提升开发效率与灵活性

Nemotron 3的全面开源策略为开发者提供了前所未有的灵活性和控制权。企业不仅可以自由使用模型，还可以根据自身需求进行深度定制，这在闭源模型或部分开源模型中是无法实现的。

Mayfield管理合伙人Navin Chaddha指出：”NVIDIA的开放模型堆栈与NVIDIA初创加速计划为初创公司提供了各类模型、工具及经济高效的基础设施，助力其开展试验、实现差异化发展并快速扩展规模。Nemotron 3可以让创始人在构建代理式AI应用和AI队友方面取得先机”。

7.3 企业级安全与合规保障

对于政府、金融、医疗等高度监管的行业，Nemotron 3提供的可审计性至关重要。企业可以在自有基础设施上部署模型，确保数据不会离开企业环境，满足严格的数据合规要求。此外，英伟达还提供了Nemotron Agentic Safety Dataset，包含约11,000条智能体安全轨迹的真实工具使用工作流标注示例，帮助团队在生产部署前诊断和缓解安全风险。

八、Nemotron 3最新重大更新动态（2025年12月）

2025年12月15日，英伟达正式发布了Nemotron 3系列开源模型，这是该系列在2025年底的最重要更新。本次更新的核心内容包含：

Nemotron 3 Nano全面上市：作为系列中首个推出的型号，Nano已正式上线Hugging Face平台，并开始向各类云服务平台扩展。
完整工具链发布：同步开源了NeMo Gym与NeMo RL库，为Nemotron模型提供训练环境及后训练基础，同时还推出用于验证模型安全性和性能的NeMo Evaluator。
大规模数据集开放发布了3万亿token规模的全新Nemotron预训练、后训练及强化学习数据集，为开发高性能特定领域智能体提供丰富素材。

英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋在发布时强调：”开放创新是AI进步的基础。通过Nemotron，我们将先进AI转化成开放平台，为开发者提供构建大规模代理式系统所需的透明度与效率”。这次发布标志着英伟达从”为模型提供算力的平台”向构建完整技术路线的重要转变，试图建立一条从模型架构、训练方法到推理部署都高度贴合自身硬件与生态的完整技术链。

九、常见问题FAQ解答

9.1 Nemotron 3是否完全免费？有何使用限制？

Nemotron 3是真正开源的模型系列，采用开放许可证，允许用户免费下载、修改、商用部署。与仅提供有限免费访问权限的闭源模型不同，Nemotron 3提供了完整的模型权重、训练代码和数据集，用户拥有完全的控制权。然而，商业使用仍需考虑部署和运行成本。虽然模型本身免费，但在大规模生产环境中运行可能需要显著的计算资源投入。用户可根据需求选择从本地部署到云服务等多种方式平衡成本与性能。

9.2 Nemotron 3与其他英伟达模型（如Nemotron-3-8B）有何关系？

Nemotron 3是英伟达推出的新一代模型系列，与之前发布的Nemotron-3-8B等模型存在显著差异。Nemotron 3采用全新的混合Mamba-Transformer-MoE架构，专注于多智能体AI场景，而早期型号主要基于传统Transformer架构。参数规模上，Nemotron 3系列从300亿起步（Nano型号），远大于之前的8B型号，但通过MoE设计实际激活参数仍保持高效。功能上，Nemotron 3特别优化了长上下文处理和多智能体协作能力，这是与前代产品的重要区别。

9.3 对于资源有限的小团队，Nemotron 3是否适合使用？

尽管Nemotron 3是面向企业级应用的高性能模型，但其模块化设计使得资源有限的团队也能从中受益。对于小团队，建议：

从Nemotron 3 Nano开始：该型号针对效率优化，可在单张H100 GPU上运行，成本相对可控。
利用云服务：通过Amazon Bedrock等云服务平台按需使用，避免前期硬件投资。
优先采用微调而非全训练：利用英伟达提供的预训练模型，只需使用自有数据进行微调，大幅降低训练成本。

对于初创企业，Nemotron 3实际上降低了AI智能体开发的门槛，助力团队更快完成产品构建与迭代，加速从原型研发到企业级部署的创新进程。

9.4 Nemotron 3在哪些硬件平台上运行最优？

由于采用了特定的优化技术，Nemotron 3在NVIDIA自家硬件上自然能够发挥最佳性能。关键优势包括：

Blackwell架构优化：Nemotron 3 Super与Ultra采用基于NVIDIA Blackwell架构的超高效4位NVFP4训练格式，可显著降低显存需求并加速训练进程。
TensorRT-LLM支持：与NVIDIA推理软件栈深度集成，提供领先的推理性能。

不过，Nemotron 3也支持多种硬件环境，包括通过标准接口与主流推理引擎（如vLLM、llama.cpp等）兼容。这意味着用户可以在非NVIDIA硬件上运行模型，但可能无法充分利用所有性能优化。

十、总结

Nemotron 3代表了英伟达在开源大模型领域的战略转变和技术飞跃。它不再仅仅是”另一个大模型”，而是专为多智能体AI时代设计的基础性系统组件。通过创新的混合Mamba-Transformer-MoE架构，Nemotron 3成功解决了当前大模型在长上下文处理、推理效率和成本控制方面的关键挑战。

对于企业用户而言，Nemotron 3的价值不仅在于其卓越的性能指标，更在于其前所未有的开放性和透明度。完整的工具链、训练数据集和模型权重的开源，使企业能够真正掌控自己的AI命运，而不是依赖外部API。这一特点对于有严格数据和合规要求的企业尤为重要。

随着多智能体AI系统逐渐成为行业趋势，Nemotron 3的前瞻性设计使其在这一转型中占据有利位置。从制造业到网络安全，从软件开发到媒体创作，Nemotron 3的早期采用者已遍布各行业，证明了其广泛的适用性。展望未来，随着2026年上半年Nemotron 3 Super和Ultra的推出，这一系列模型的能力边界还将进一步扩展。对于任何认真考虑构建企业级AI应用的组织，Nemotron 3都是一个值得认真评估和投入的技术选项。