英伟达发布Nemotron 3开源模型系列，革新多智能体AI系统开发

英伟达于12月15日正式发布Nemotron 3开源模型系列，该系列包含Nano、Super和Ultra三个版本，旨在为多智能体AI系统开发提供高效、透明的解决方案。此次发布标志着英伟达在推动协作式AI系统发展方面迈出重要一步，直接应对当前行业面临的通信开销、上下文漂移及高昂推理成本等核心挑战。

Nemotron 3系列采用创新的混合型Mamba-Transformer专家混合架构（MoE），通过动态激活参数子集显著提升性能。其中，Nano版本作为轻量化模型已率先开放下载，其300亿参数基础架构每次仅激活30亿参数，在软件调试、内容摘要等场景中展现出4倍于前代的token处理吞吐量，同时将生成成本降低60%。该模型支持百万级上下文窗口，特别适用于需要长期记忆的复杂工作流程。实测数据显示，早期采用者安永在审计流程自动化中实现3倍效率提升，西门子工业设备故障预测准确率达98.7%。

Super和Ultra版本分别定位多智能体协作与复杂推理场景，参数规模达1000亿和5000亿，支持每token激活最高100亿和500亿参数。这两款模型预计2026年上半年发布，其设计重点包括：通过优化通信协议减少30%跨智能体数据传输开销，采用动态上下文管理机制降低45%信息偏移风险，以及利用MoE稀疏特性实现行业领先的推理成本控制。

技术层面，该系列整合三大突破性设计：Mamba层实现低内存消耗的超长序列追踪，Transformer层强化逻辑建模能力，MoE路由机制动态调配计算资源。在Artificial Analysis Intelligence Index v3.0基准测试中，Nano版本以52分领先同规模竞品。配套开源的NeMo Gym强化学习平台和三万亿token训练数据集，则为开发者提供了模拟真实场景的训练环境，有效减少推理漂移现象。

目前已有思科、Oracle、ServiceNow等12家行业领军企业启动集成工作，应用覆盖制造业质检、网络安全分析、医疗诊断等领域。初创公司反馈显示，基于该系列的原型开发周期可缩短60%，企业级部署成本降低超50%。分析指出，其模块化设计允许灵活组合不同版本能力，例如医疗领域可协同Nano的快速响应与Ultra的深度分析，这种特性使其有望成为多智能体系统规模化落地的关键基础设施。