這項(xiàng)由NVIDIA公司團(tuán)隊(duì)開發(fā)的重磅研究于2025年12月發(fā)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(hào)2512.20848查詢完整論文。這個(gè)看似復(fù)雜的技術(shù)名稱背后，其實(shí)是一個(gè)頗具革命性的AI模型創(chuàng)新。

如果把傳統(tǒng)的AI模型比作一臺(tái)老式計(jì)算機(jī)——笨重、耗電、運(yùn)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(qiáng)勁、電池持久。更重要的是，NVIDIA決定將這個(gè)"超薄筆記本"的完整設(shè)計(jì)圖紙免費(fèi)公開，讓全世界的開發(fā)者都能制造和改進(jìn)它。

這個(gè)模型的神奇之處在于它采用了一種叫做"專家混合"的技術(shù)架構(gòu)。簡(jiǎn)單來說，就像一個(gè)擁有128位不同專業(yè)領(lǐng)域?qū)＜业闹悄覉F(tuán)，但在處理任何一個(gè)問題時(shí)，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(yè)性，又避免了"殺雞用牛刀"的資源浪費(fèi)。整個(gè)模型總共包含316億個(gè)參數(shù)，但每次只使用32億個(gè)參數(shù)工作，就像一個(gè)巨大的工具箱，每次只拿出最合適的幾樣工具。

研究團(tuán)隊(duì)花費(fèi)了巨大的心血來訓(xùn)練這個(gè)模型。他們用了25萬億個(gè)文本片段來教育它，這個(gè)數(shù)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(xùn)練過程分為兩個(gè)階段：第一階段用235萬億個(gè)數(shù)據(jù)片段讓模型學(xué)習(xí)各種基礎(chǔ)知識(shí)，就像小學(xué)到高中的基礎(chǔ)教育；第二階段用15萬億個(gè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)片段進(jìn)行精英教育，就像大學(xué)和研究生階段的深入學(xué)習(xí)。

與同類競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手相比，Nemotron 3 Nano展現(xiàn)出了令人矚目的優(yōu)勢(shì)。在處理相同任務(wù)時(shí)，它的運(yùn)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(zhì)量獲得的，相反，在準(zhǔn)確性方面它同樣表現(xiàn)出色，在多個(gè)測(cè)試中都達(dá)到了業(yè)界頂尖水平。

更值得一提的是，這個(gè)模型支持處理多達(dá)100萬個(gè)文本單元的超長(zhǎng)文檔。如果把文本單元比作單詞，那么100萬個(gè)單元大約相當(dāng)于一本中等厚度小說的全部?jī)?nèi)容。這意味著你可以把整本小說輸入給它，然后詢問關(guān)于情節(jié)、人物或主題的任何問題，它都能準(zhǔn)確回答。

在技術(shù)實(shí)現(xiàn)上，Nemotron 3 Nano采用了一種叫做"混合Mamba-Transformer"的創(chuàng)新架構(gòu)。如果把傳統(tǒng)的Transformer比作一臺(tái)功能強(qiáng)大但耗油的SUV，那么Mamba就像是一臺(tái)省油的混合動(dòng)力車。將兩者結(jié)合，就得到了一臺(tái)既強(qiáng)勁又經(jīng)濟(jì)的理想座駕。這種混合架構(gòu)讓模型在保持強(qiáng)大功能的同時(shí)，大幅降低了計(jì)算資源的消耗。

訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性是這個(gè)模型成功的關(guān)鍵。研究團(tuán)隊(duì)不僅使用了大量的網(wǎng)頁文本，還專門收集了數(shù)學(xué)、科學(xué)、編程等專業(yè)領(lǐng)域的高質(zhì)量?jī)?nèi)容。他們甚至開發(fā)了專門的數(shù)據(jù)處理管道，能夠從網(wǎng)頁中提取出純凈的代碼片段，保持代碼的格式和結(jié)構(gòu)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(xùn)練過程采用了一種叫做"課程學(xué)習(xí)"的方法。這就像教孩子學(xué)習(xí)一樣，從簡(jiǎn)單的內(nèi)容開始，逐步提高難度。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)階段，研究團(tuán)隊(duì)設(shè)置了多個(gè)不同的"學(xué)習(xí)環(huán)境"，讓模型同時(shí)學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)解題、編程、問答、邏輯推理等多項(xiàng)技能。這種多任務(wù)同時(shí)訓(xùn)練的方法確保了模型能夠在各個(gè)領(lǐng)域都表現(xiàn)出色，而不是某一方面特別強(qiáng)但其他方面較弱。

在實(shí)際應(yīng)用中，Nemotron 3 Nano展現(xiàn)出了強(qiáng)大的推理能力。它能夠進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算，在AIME25數(shù)學(xué)競(jìng)賽題目上達(dá)到了89.06%的準(zhǔn)確率；能夠編寫和調(diào)試程序代碼，在LiveCodeBench編程測(cè)試中表現(xiàn)優(yōu)異；還能進(jìn)行科學(xué)推理，在GPQA科學(xué)問答中得分73.04%。這些成績(jī)都達(dá)到了當(dāng)前業(yè)界的頂尖水平。

為了讓更多人能夠使用這個(gè)強(qiáng)大的工具，NVIDIA采用了完全開源的策略。他們不僅發(fā)布了訓(xùn)練好的模型，還公開了完整的訓(xùn)練配方、數(shù)據(jù)處理代碼和大部分訓(xùn)練數(shù)據(jù)。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(dú)特的"推理控制"功能。用戶可以決定是否讓模型顯示詳細(xì)的思考過程，也可以控制思考時(shí)間的長(zhǎng)短。這就像是可以選擇聽到朋友解題時(shí)的每一步思考，或者直接聽結(jié)論。對(duì)于學(xué)習(xí)者來說，看到思考過程能夠幫助理解問題；對(duì)于只需要答案的情況，直接給出結(jié)論則更加高效。

在多語言支持方面，Nemotron 3 Nano也表現(xiàn)不俗。它能夠理解和生成多種語言的內(nèi)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(jiǎn)單的翻譯，而是真正理解不同語言文化背景下的表達(dá)方式和思維模式。

為了確保模型的安全性和可靠性，研究團(tuán)隊(duì)還專門開發(fā)了安全對(duì)齊技術(shù)。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(yùn)行。模型被訓(xùn)練成能夠識(shí)別和拒絕不當(dāng)請(qǐng)求，同時(shí)避免過度保守而影響正常使用。

在效率優(yōu)化方面，研究團(tuán)隊(duì)還開發(fā)了一種叫做"選擇性量化"的技術(shù)，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(shí)大幅減小存儲(chǔ)空間。經(jīng)過這種壓縮，模型的運(yùn)行速度進(jìn)一步提升，但準(zhǔn)確性只有輕微下降，整體性能依然保持在99%以上。

模型的評(píng)估過程也非常嚴(yán)格和全面。研究團(tuán)隊(duì)使用了20多個(gè)不同的測(cè)試基準(zhǔn)，涵蓋了數(shù)學(xué)、科學(xué)、編程、語言理解、推理等各個(gè)方面。這就像是讓一個(gè)學(xué)生參加所有科目的期末考試，只有各科成績(jī)都優(yōu)秀才能證明真正的實(shí)力。

在實(shí)際部署時(shí)，Nemotron 3 Nano表現(xiàn)出了優(yōu)異的適應(yīng)性。它可以在單張高端顯卡上運(yùn)行，也可以通過分布式計(jì)算在多張顯卡上并行處理。這種靈活性讓從個(gè)人開發(fā)者到大企業(yè)的各類用戶都能找到合適的使用方式。

研究團(tuán)隊(duì)還特別關(guān)注了模型在長(zhǎng)文檔處理上的能力。通過專門的長(zhǎng)上下文訓(xùn)練，模型能夠理解和分析長(zhǎng)達(dá)100萬個(gè)文本單元的文檔。這種能力對(duì)于處理法律文件、學(xué)術(shù)論文、技術(shù)手冊(cè)等長(zhǎng)篇內(nèi)容具有重要意義。

值得一提的是，這個(gè)模型還具備了強(qiáng)大的工具使用能力。它不僅能夠理解和生成文本，還能夠調(diào)用外部工具來完成復(fù)雜任務(wù)，比如執(zhí)行代碼、查詢數(shù)據(jù)庫、進(jìn)行數(shù)學(xué)計(jì)算等。這就像是給AI裝上了各種"手臂"，讓它能夠與現(xiàn)實(shí)世界進(jìn)行更深入的交互。

從技術(shù)發(fā)展的角度來看，Nemotron 3 Nano代表了一種新的發(fā)展方向：通過精巧的架構(gòu)設(shè)計(jì)和優(yōu)化的訓(xùn)練方法，在有限的計(jì)算資源下實(shí)現(xiàn)最大化的性能。這種"小而美"的理念可能會(huì)成為未來AI模型發(fā)展的重要趨勢(shì)，特別是在邊緣計(jì)算和移動(dòng)設(shè)備應(yīng)用場(chǎng)景中。

說到底，Nemotron 3 Nano的發(fā)布不僅僅是一個(gè)技術(shù)突破，更是AI民主化進(jìn)程中的重要一步。通過開源這樣一個(gè)高性能的模型，NVIDIA為全球的研究者、開發(fā)者和創(chuàng)新者提供了一個(gè)強(qiáng)大的起點(diǎn)。歸根結(jié)底，這意味著更多的人能夠參與到AI技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用中來，推動(dòng)整個(gè)行業(yè)向前發(fā)展。

Q&A

Q1：Nemotron 3 Nano和普通AI模型有什么區(qū)別？

A：Nemotron 3 Nano采用了"專家混合"技術(shù)，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(qiáng)大功能的同時(shí)，運(yùn)行效率比同類模型快2-3倍，同時(shí)支持處理100萬個(gè)文本單元的超長(zhǎng)文檔。

Q2：NVIDIA為什么要免費(fèi)開源Nemotron 3 Nano？

A：NVIDIA不僅發(fā)布了訓(xùn)練好的模型，還公開了完整的訓(xùn)練方法、代碼和大部分?jǐn)?shù)據(jù)。這種開源策略旨在推動(dòng)AI技術(shù)的民主化，讓全球的研究者和開發(fā)者都能使用和改進(jìn)這個(gè)強(qiáng)大的工具，促進(jìn)整個(gè)AI行業(yè)的發(fā)展。

Q3：普通人可以使用Nemotron 3 Nano嗎？

A：是的，由于完全開源，個(gè)人開發(fā)者和小公司都可以免費(fèi)使用。它可以在單張高端顯卡上運(yùn)行，也支持分布式部署。用戶可以根據(jù)自己的需求調(diào)整模型的推理深度和響應(yīng)方式，適合從學(xué)習(xí)研究到商業(yè)應(yīng)用的各種場(chǎng)景。