NVIDIA發布Nemotron 3 Nano：會"變身"的超高效AI模型，開源免費

這項由NVIDIA公司團隊開發的重磅研究于2025年12月發表，論文題目為《Nemotron 3 Nano: Open, Efficient Mixture-of-Experts Hybrid Mamba-Transformer Model for Agentic Reasoning》。感興趣的讀者可以通過arXiv編號2512.20848查詢完整論文。這個看似復雜的技術名稱背后，其實是一個頗具革命性的AI模型創新。

如果把傳統的AI模型比作一臺老式計算機——笨重、耗電、運行緩慢，那么Nemotron 3 Nano就像是最新的超薄筆記本電腦——體積小巧、性能強勁、電池持久。更重要的是，NVIDIA決定將這個"超薄筆記本"的完整設計圖紙免費公開，讓全世界的開發者都能制造和改進它。

這個模型的神奇之處在于它采用了一種叫做"專家混合"的技術架構。簡單來說，就像一個擁有128位不同專業領域專家的智囊團，但在處理任何一個問題時，只需要激活其中6位最合適的專家。這樣既保證了解決問題的專業性，又避免了"殺雞用牛刀"的資源浪費。整個模型總共包含316億個參數，但每次只使用32億個參數工作，就像一個巨大的工具箱，每次只拿出最合適的幾樣工具。

研究團隊花費了巨大的心血來訓練這個模型。他們用了25萬億個文本片段來教育它，這個數字有多龐大呢？如果把這些文本打印成書，大概能填滿一座圖書館。訓練過程分為兩個階段：第一階段用235萬億個數據片段讓模型學習各種基礎知識，就像小學到高中的基礎教育；第二階段用15萬億個高質量數據片段進行精英教育，就像大學和研究生階段的深入學習。

與同類競爭對手相比，Nemotron 3 Nano展現出了令人矚目的優勢。在處理相同任務時，它的運行速度比Qwen3-30B快了3.3倍，比GPT-OSS-20B快了2.2倍。這種速度提升不是通過犧牲質量獲得的，相反，在準確性方面它同樣表現出色，在多個測試中都達到了業界頂尖水平。

更值得一提的是，這個模型支持處理多達100萬個文本單元的超長文檔。如果把文本單元比作單詞，那么100萬個單元大約相當于一本中等厚度小說的全部內容。這意味著你可以把整本小說輸入給它，然后詢問關于情節、人物或主題的任何問題，它都能準確回答。

在技術實現上，Nemotron 3 Nano采用了一種叫做"混合Mamba-Transformer"的創新架構。如果把傳統的Transformer比作一臺功能強大但耗油的SUV，那么Mamba就像是一臺省油的混合動力車。將兩者結合，就得到了一臺既強勁又經濟的理想座駕。這種混合架構讓模型在保持強大功能的同時，大幅降低了計算資源的消耗。

訓練數據的質量和多樣性是這個模型成功的關鍵。研究團隊不僅使用了大量的網頁文本，還專門收集了數學、科學、編程等專業領域的高質量內容。他們甚至開發了專門的數據處理管道，能夠從網頁中提取出純凈的代碼片段，保持代碼的格式和結構完整性。這就像是從礦石中提煉出純金一樣，需要精密的工藝和大量的工作。

模型的訓練過程采用了一種叫做"課程學習"的方法。這就像教孩子學習一樣，從簡單的內容開始，逐步提高難度。在強化學習階段，研究團隊設置了多個不同的"學習環境"，讓模型同時學習數學解題、編程、問答、邏輯推理等多項技能。這種多任務同時訓練的方法確保了模型能夠在各個領域都表現出色，而不是某一方面特別強但其他方面較弱。

在實際應用中，Nemotron 3 Nano展現出了強大的推理能力。它能夠進行復雜的數學計算，在AIME25數學競賽題目上達到了89.06%的準確率；能夠編寫和調試程序代碼，在LiveCodeBench編程測試中表現優異；還能進行科學推理，在GPQA科學問答中得分73.04%。這些成績都達到了當前業界的頂尖水平。

為了讓更多人能夠使用這個強大的工具，NVIDIA采用了完全開源的策略。他們不僅發布了訓練好的模型，還公開了完整的訓練配方、數據處理代碼和大部分訓練數據。這就像是一位大廚不僅把做好的美食分享給大家，還把完整的菜譜、食材來源和烹飪技巧都無私地公開出來。

模型還支持一種獨特的"推理控制"功能。用戶可以決定是否讓模型顯示詳細的思考過程，也可以控制思考時間的長短。這就像是可以選擇聽到朋友解題時的每一步思考，或者直接聽結論。對于學習者來說，看到思考過程能夠幫助理解問題；對于只需要答案的情況，直接給出結論則更加高效。

在多語言支持方面，Nemotron 3 Nano也表現不俗。它能夠理解和生成多種語言的內容，包括中文、法語、德語、日語等19種語言。這種多語言能力不是簡單的翻譯，而是真正理解不同語言文化背景下的表達方式和思維模式。

為了確保模型的安全性和可靠性，研究團隊還專門開發了安全對齊技術。這就像給汽車裝上了安全帶和氣囊，確保在各種情況下都能安全運行。模型被訓練成能夠識別和拒絕不當請求，同時避免過度保守而影響正常使用。

在效率優化方面，研究團隊還開發了一種叫做"選擇性量化"的技術，將模型從16位精度壓縮到8位精度，就像把高清照片壓縮成更小的文件，在保持基本清晰度的同時大幅減小存儲空間。經過這種壓縮，模型的運行速度進一步提升，但準確性只有輕微下降，整體性能依然保持在99%以上。

模型的評估過程也非常嚴格和全面。研究團隊使用了20多個不同的測試基準，涵蓋了數學、科學、編程、語言理解、推理等各個方面。這就像是讓一個學生參加所有科目的期末考試，只有各科成績都優秀才能證明真正的實力。

在實際部署時，Nemotron 3 Nano表現出了優異的適應性。它可以在單張高端顯卡上運行，也可以通過分布式計算在多張顯卡上并行處理。這種靈活性讓從個人開發者到大企業的各類用戶都能找到合適的使用方式。

研究團隊還特別關注了模型在長文檔處理上的能力。通過專門的長上下文訓練，模型能夠理解和分析長達100萬個文本單元的文檔。這種能力對于處理法律文件、學術論文、技術手冊等長篇內容具有重要意義。

值得一提的是，這個模型還具備了強大的工具使用能力。它不僅能夠理解和生成文本，還能夠調用外部工具來完成復雜任務，比如執行代碼、查詢數據庫、進行數學計算等。這就像是給AI裝上了各種"手臂"，讓它能夠與現實世界進行更深入的交互。

從技術發展的角度來看，Nemotron 3 Nano代表了一種新的發展方向：通過精巧的架構設計和優化的訓練方法，在有限的計算資源下實現最大化的性能。這種"小而美"的理念可能會成為未來AI模型發展的重要趨勢，特別是在邊緣計算和移動設備應用場景中。

說到底，Nemotron 3 Nano的發布不僅僅是一個技術突破，更是AI民主化進程中的重要一步。通過開源這樣一個高性能的模型，NVIDIA為全球的研究者、開發者和創新者提供了一個強大的起點。歸根結底，這意味著更多的人能夠參與到AI技術的發展和應用中來，推動整個行業向前發展。

Q&A

Q1：Nemotron 3 Nano和普通AI模型有什么區別？

A：Nemotron 3 Nano采用了"專家混合"技術，就像擁有128位專家但每次只激活6位最合適的專家來解決問題。這使得它在保持強大功能的同時，運行效率比同類模型快2-3倍，同時支持處理100萬個文本單元的超長文檔。

Q2：NVIDIA為什么要免費開源Nemotron 3 Nano？

A：NVIDIA不僅發布了訓練好的模型，還公開了完整的訓練方法、代碼和大部分數據。這種開源策略旨在推動AI技術的民主化，讓全球的研究者和開發者都能使用和改進這個強大的工具，促進整個AI行業的發展。

Q3：普通人可以使用Nemotron 3 Nano嗎？

A：是的，由于完全開源，個人開發者和小公司都可以免費使用。它可以在單張高端顯卡上運行，也支持分布式部署。用戶可以根據自己的需求調整模型的推理深度和響應方式，適合從學習研究到商業應用的各種場景。