Nemotron 3 Super от NVIDIA. Гибридная модель для агентного ИИ

В марте 2026 года NVIDIA выпустила Nemotron 3 Super, новую открытую модель из семейства Nemotron 3. Это 120-миллиардная модель с 12 миллиардами активных параметров, построенная специально под агентные системы. Она не только лишь отвечает на вопросы, а умеет планировать, использовать инструменты и работать с огромными объемами информации без снижения качества конечного результата.

За месяц после релиза модель уже успела занять верхние строчки в бенчмарках, предназначенных для автономных агентов; а также привлекла внимание разработчиков, которым нужна высокая эффективность без закрытых API. Nemotron 3 Super продолжает линию, начатую Nano в декабре 2025 года, но с заметным скачком в скорости и способности к сложному многошаговому мышлению. Вместе с командой Креатор Проджект разбираем ключевые особенности этой передовой нейросети.

Смотрите видео на удобном для вас ресурсе!

Устройство модели внутри

Nemotron 3 Super построена на комбинации сразу нескольких подходов. В основе лежит смесь двух технологий: Mamba-2 и Transformer. Первая отвечает за быструю работу с длинными текстами и экономит память, вторая – за точность и способность модели рассуждать. Дальше идет система с «экспертами» (Latent MoE). Если упростить, модель как будто делит задачи между разными специалистами. Один лучше пишет код на Python, другой разбирается в SQL, а третий, в свою очередь, в планировании. Причем за счет хитрой оптимизации таких «экспертов» можно использовать больше, но без сильного роста нагрузки.

Еще один важный момент состоит в том, что модель способна предсказывать сразу несколько слов вперед, а не по одному. За счет этого ответы генерируются быстрее. Нейросеть обучена на огромном объеме данных и умеет работать с очень длинными текстами, вплоть до миллионов токенов. Это полезно, например, если нужно анализировать большие документы или длинные переписки целиком.

На PinchBench (бенчмарке, который проверяет модель именно как мозг агента OpenClaw), Nemotron 3 Super набрала 85,6 %. Это лучший результат среди открытых моделей. Агент на ее основе уверенно справляется с многошаговыми задачами: анализирует большие кодовые базы, планирует презентации из десяти слайдов, проводит проверку уязвимостей в кибербезопасности, а также изучает документацию.

Разработчики отмечают особое удобство во время создания автономных агентов для софтверной разработки и корпоративной автоматизации. Длинный контекст позволяет держать в памяти целые репозитории или длинные разговоры без потери нити. При этом модель остается полностью открытой: веса, датасеты и рецепты выложены на Hugging Face и в NVIDIA NIM. Можно скачать, дообучить через LoRA или QLoRA и развернуть на своих серверах без зависимости от облачных тарифов.

Диаграмма, сравнивающая точность Nemotron 3 Super на ключевых бенчмарках с открытыми моделями сопоставимого размера. Источник: https://developer.nvidia.com/blog/introducing-nemotron-3-super-an-open-hybrid-mamba-transformer-moe-for-agentic-reasoning/

Тонкости и недостатки

Но, как и любая большая MoE-модель, Nemotron 3 Super требует серьезного железа для комфортной работы в полную силу. Даже с квантизацией на потребительском уровне она пока остается тяжелой. В очень сложных сценариях с экстремально длинным контекстом иногда требуется дополнительная тонкая настройка промптов. Модель сильна в планировании, но, как и другие открытые решения, может иногда «зацикливаться» на длинных цепочках без внешнего оркестратора. NVIDIA честно представляет ее в качестве решения для тех, кто готов инвестировать в инфраструктуру и доработку под свои задачи.

Другие особенности работы

Nemotron 3 Super выделяется полной открытостью. Кроме весов доступны все 40 миллионов посттренировочных примеров, десять триллионов отобранных токенов претренинга и готовые датасеты для RL. Модель уже интегрирована в экосистему NVIDIA: работает через NIM, поддерживает Perplexity, OpenRouter и другие платформы. Имеются инструкции по созданию многоагентных систем, которые будут полезными в корпоративном применении.

В ближайшие месяцы стоит ожидать большего количества отраслевых адаптаций (к примеру, юридических агентов, систем анализа научной литературы и т.д.). NVIDIA продолжает выпускать инструменты NeMo Gym и NeMo RL, так что экосистема вокруг Nemotron 3 будет расти быстро. Пока модель остается одним из самых интересных открытых предложений для тех, кто серьезно занимается агентным ИИ. Она не претендует на звание универсального чат-бота для всех, но в своей нише показывает результат, который раньше был доступен только закрытым флагманам.

Краткие выводы относительно Nemotron 3 Super

Таким образом, Nemotron 3 Super стала заметным шагом NVIDIA в сторону открытого и эффективного агентного ИИ. Модель сочетает передовую архитектуру и полную прозрачность. Для тех разработчиков и компаний, которые готовы работать с большим контекстом и автономными системами, она станет одним из самых перспективных вариантов на современном рынке.

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter. Можете написать лучше? Мы всегда рады новым авторам.

Интересно? Поделиться:

3 комментария к “Nemotron 3 Super от NVIDIA. Гибридная модель для агентного ИИ

  1. Агентный ИИ это штука перспективная. Представьте виртуального помощника, который не просто отвечает на вопросы, а реально думает в рамках задачи: планирует, учится на ошибках, взаимодействует с окружением. Nemotron 3 Super, судя по описанию, как раз нацелен на то, чтобы такие агенты стали умнее и автономнее.

  2. С одной стороны, круто, что агенты умнеют — тупые помощники бесят, а умные реально жизнь упрощают. Но с другой, чтобы такой ИИ шустро работал, компы уже сейчас пыхтят как паровозы, а дата-центры скоро придётся охлаждать жидким азотом.

  3. По сути, NVIDIA пытается создать не просто LLM, а базовую платформу для агентного ИИ, где эффективность и масштабируемость важнее рекордных результатов в отдельных бенчмарках.

Добавить комментарий

Оставляя комментарий вы соглашаетесь на обработку персональных данных в соответствии с политикой конфиденциальности, соглашаетесь с пользовательским соглашением. Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Рекомендуем почитать

Подпишитесь на нашу рассылку

Loading

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам:

Продолжая использовать наш сайт, вы соглашаетесь с использованием файлов cookie. Они помогают нам обеспечивать корректную работу сайта и делать его более удобным.
Принять
Политика конфиденциальности