AI И НЕЙРОСЕТИ

NVIDIA выпустила Nemotron 3 Nano — скорость до 4 раз выше прошлого поколения

NVIDIA представила Nemotron 3.5 Lightning — 30B параметров для автономных агентов с увеличением скорости вывода до 4 раз.

✍️ Редакция iTech News | 15.09.2025 | ⏱ 2 мин | Источник: NVIDIA Developer Blog
NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning: скорость вывода до 4x

NVIDIA представила модель Nemotron 3 Nano с 30 миллиардами параметров, которая активирует до 3 миллиардов параметров за токен. По данным компании, модель обеспечивает до 4 раз более высокую пропускную способность по сравнению с Nemotron 2 Nano и рассчитана на задачи автономных агентов.

Преимущества новой модели

Nemotron 3 Nano оптимизирована для выполнения задач в режиме реального времени, что особенно важно для высоконагруженных сценариев, таких как верификация результатов и делегирование подзадач. Благодаря архитектуре Mixture-of-Experts (MoE) данный релиз позволяет эффективно запускать только часть параметров модели, что снизило вычислительные затраты. Теперь разработчики могут рассчитывать на максимально быструю обработку данных на локальных машинах и в облачных дата-центрах.

Технологические улучшения

Модель использует гибридную архитектуру Mamba-Transformer MoE и поддерживает контекст до 1 миллиона токенов. По данным NVIDIA, это помогает удерживать высокую скорость на длинных запросах и делает модель более подходящей для агентных сценариев, где важны низкие задержки и экономичный вывод.

Что это значит для разработчиков и бизнеса

Для российских команд, занимающихся разработкой AI-приложений, появление Nemotron 3 Nano дает возможность использовать более компактную модель для высокопроизводительных агентных систем. В качестве альтернативы более тяжелым решениям новинка делает ставку на скорость и более низкие требования к инфраструктуре.

Следующий шаг для NVIDIA — развитие линейки Nemotron и связанных инструментов для агентных систем, что откроет дополнительные возможности для пользователей и разработчиков в СНГ и других регионах.

Поделиться: Telegram X LinkedIn