NVIDIA 发布 Nemotron 3 超级 Agentic AI

NVIDIA 推出 Nemotron 3 Super，一款 1200 亿参数的开源混合专家模型，激活参数 120 亿，定位是支撑大规模多 agent 系统的复杂推理工作流。模型针对 NVIDIA Blackwell 平台优化，以 NVFP4 精度运行，相比 Hopper 上的 FP8 推理速度提升至 4 倍，配套上下文窗口扩展到 100 万 token，让 agent 把完整的工作流状态保留在内存里，缓解长链路中常见的目标漂移。Perplexity 已将其纳入搜索与 Computer 产品的 20 个编排模型之一，CodeRabbit、Factory、Greptile 等代码 agent 公司，以及 Amdocs、Palantir、Cadence、Dassault Systèmes、Siemens 等企业平台也已集成。

架构层面，Nemotron 3 Super 采用混合 MoE 设计，结合三项改进，相比上一代 Nemotron Super 吞吐提升至 5 倍、准确率提升至 2 倍。它在 Artificial Analysis 同体量模型榜单上取得效率与开放性的领先位置，并将 NVIDIA AI-Q research agent 推上 DeepResearch Bench 与 DeepResearch Bench II 第一名。训练数据由前沿推理模型合成，NVIDIA 一并公布了 10 万亿 token 以上的预训练与后训练语料、15 个强化学习训练环境、评估配方，开发者可在 NVIDIA NeMo 平台上继续微调。

对企业读者而言，模型放出开源权重并以宽松许可发布，可在工作站、本地数据中心、云端任意位置部署，build.nvidia.com、Hugging Face、OpenRouter、Dell Enterprise Hub、HPE agents hub 均可获取，并打包成 NVIDIA NIM 微服务。这一组合的实际意义在于，多 agent 系统因每次交互需要重传完整历史，token 消耗常达普通对话的 15 倍，过去只能靠堆大模型推高成本，如今得到一份可在自有基础设施上跑通的替代方案。