AI И НЕЙРОСЕТИ

NVIDIA улучшила Nemotron 3.5 до NVFP4 — уменьшение размера в 3 раза

NVIDIA представила Nemotron 3.5 Lightning NVFP4, уменьшив его размер с 66 ГБ до 22 ГБ и увеличив производительность на 4 раза.

✍️ Редакция iTech News | 09.09.2025 | ⏱ 2 мин | Источник: NVIDIA Developer Blog
NVIDIA представила улучшенный Nemotron 3.5 — NVFP4

NVIDIA представила новую версию Nemotron 3.5 Lightning NVFP4, которая позволила сократить размер модели с 66 ГБ до 22 ГБ и увеличить производительность до 4 раз. Это важное обновление предоставляет разработчикам возможность оптимизировать свои AI-модели, сохраняя высокую точность и минимизируя затраты на вычисления.

Рынок AI и важность улучшений

Сектор AI продолжает развиваться стремительными темпами. По данным Gartner, количество AI-приложений в 2026 году вырастет на 30%, создавая растущий спрос на более эффективные модели. NVIDIA остается лидером в этом пространстве благодаря своим инновациям, которые позволяют пользователям использовать мощные модели без больших расходов на ресурсы.

Ключевые особенности обновления NVFP4

Обновленная модель Nemotron 3.5 получила преимущество благодаря технологии пост-тренировочной квантизации (PTQ) и квантизации с учетом обучения (QAD). Эти методы позволяют значительно повысить вычислительную эффективность: новая версия модели достигает производительности сжатия в 3 раза, что делает её особенно привлекательной для разработчиков, работающих с большими данными.

QAD включает двусторонний процесс, в котором квантизированная модель (студент) обучается на данных с полного модели (учителя). Это позволяет восстановить до 94% точности, потерянной из-за агрессивной квантизации. В результате, производительность модели значительно возросла, оставляя за собой серьёзные механизмы для дальнейших улучшений в области AI.

Преимущества для разработчиков

Для разработчиков в России и СНГ это обновление открывает новые горизонты. Возможность масштабировать модели с высоким качеством и меньшими затратами на ресурсы станет ключевым фактором для повышения конкурентоспособности на рынке AI. С такими улучшениями компании могут оптимизировать свои затраты на вычисления, что особенно актуально в условиях нестабильной экономики.

Следующим шагом для NVIDIA станет продолжение работы над оптимизацией AI-моделей, анонсированным обновлениям и новым инструментам, которые помогут разработчикам лучше справляться с требованиями рынка.

Поделиться: Telegram X LinkedIn