Nvidia avas Nemotron 3 Ultra pikkade AI-agentide jaoks
Nvidia tõi välja Nemotron 3 Ultra — Nemotron 3 perekonna suurima ja tugevaima mudeli. See on 550-miljardiline Mixture-of-Experts mudel, millel on genereerimise ajal aktiivsed 55 miljardit parameetrit. Ettevõte ei positsioneeri seda tavalise vestlusbotina, vaid avatud mudelina pikkadele AI-agentidele: süsteemidele, mis planeerivad, kutsuvad tööriistu, loevad tulemusi, naasevad ülesande juurde paljude sammude vältel ja hoiavad suurt konteksti.
Nvidia andmetel toetab Nemotron 3 Ultra kuni 1 miljoni tokeni konteksti, kasutab hübriidset Mamba-Attention arhitektuuri, LatentMoE-d, multi-token prediction’it ja NVFP4-kvantimist. Oma testides väidab ettevõte kuni 5,9 korda suuremat läbilaskevõimet kui GLM-5.1, 4,8 korda võrreldes Kimi K2.6-ga ja 1,6 korda võrreldes Qwen 3.5-ga stsenaariumis, kus sisendis on 8K tokenit ja väljundis 64K. SWE-benchi ja Terminal-Benchi ülesannetel räägib Nvidia ka agentsete ülesannete täitmiskulu langusest kuni 30%.
Miks mudel agentide jaoks tähtis on
Pikkadel agentidel on teine majandus kui lühikesel vestlusel. Nad kulutavad tokeneid mitte ainult kasutajale vastamiseks, vaid ka plaanile, tööriistakutsetele, vahetulemustele, tulemuse kontrollile ja vigadest taastumisele. Mida pikem on ülesanne, seda kiiremini kasvavad kulu, viivitus ja risk, et agent kaotab eesmärgi.
Nemotron 3 Ultra püüab katta just seda töökoormuse klassi. Nvidia kirjutab eraldi, et mudelit post-treeniti agent harness’ite jaoks — ümbriste jaoks, kus agent planeerib, delegeerib, kasutab tööriistu ja kontrollib end paljude käikude jooksul. Toetatud raamistike nimekirjas nimetab ettevõte Hermes Agenti, LangChain Deep Agentsi, OpenClaw’d, OpenHandsi, OpenCode’i, Kilo Code’i ja teisi tööriistu.
Arendajate jaoks on see märgatav kahel põhjusel. Esiteks ei tähenda suur avatud mudel enam tingimata ainult uurimisartefakti, mida on väljaspool laborit raske kasutada. Nvidia seob reljeefi kohe NIM-i, OpenRouteri, Perplexity, Anaconda, Hugging Face’i, pilvepakkujate ja käivitamisretseptidega. Teiseks avab ettevõte mitte ainult kaalud: avaldatud on pre-trained, post-trained ja quantized checkpoint’id, andmestikud koodi, õigusülesannete, spetsialiseeritud treeningu ja post-treeningu jaoks ning SFT, LoRA ja reinforcement learning’u retseptid.
Mis avatud mudelite jaoks muutub
Reljeefi kõige huvitavam kiht on läbipaistvus andmete ja treeningu ümber. Nvidia teatel kasutati 173 miljardit värsket kooditokenit GitHubist kuni 30. septembrini 2025, 10 miljonit uut SFT-näidet, 1 miljon RL-ülesannet ja 15 uut RL-keskkonda. Ettevõtetele, kes ei taha täielikult sõltuda suletud API-dest, annab see aluse andmete päritolu kontrollimiseks, mudeli oma valdkonnale häälestamiseks ja prognoositavamaks kasutuselevõtuks.
Eraldi viib Nvidia Nemotroni OpenMDW-1.1 alla — Linux Foundationi litsentsile avatud AI-mudelite jaoks. See on ärile oluline detail: avatud mudelitel on sageli tugevad benchmark’id, kuid nõrk koht on juriidiline ebaselgus kaalude, andmete, dokumentatsiooni ja muutmisõiguse ümber. Selgem litsents langetab barjääri tiimidele, kes tahavad mudeli peale toodet ehitada, mitte seda ainult notebook’is testida.
Kuhu küsimused jäävad
Nemotron 3 Ultra ei tee agentseid süsteeme automaatselt usaldusväärseks. Isegi kiire pika kontekstiga mudel võib eksida, jääda vale plaani külge või teha liigseid tegevusi, kui keskkond on halvasti piiratud. Seetõttu edendab Nvidia paralleelselt OpenShelli ja NemoClaw’d — keskkonda ja blueprint’i autonoomsete agentide ning nende koodi turvalisemaks käivitamiseks.
Tavalise lugeja jaoks on põhisõnum lihtne: avatud mudelite võidujooks liigub ilusatest demodest tööinfrastruktuuri poole. Kui varem tajuti avatud LLM-i sagedamini alternatiivina suletud vestlusele, siis Nemotron 3 Ultra näitab teist stsenaariumi: mudelist saab pika tööprotsessi aju, kus loevad kiirus, hind, litsents, andmed, tööriistad ja kontroll keskkonna üle. Just seal selgub, kas avatud AI-agendid suudavad suletud platvormidega konkureerida mitte ainult tabelites, vaid päris töös.
- research.nvidia.comNVIDIA Nemotron 3 Ultra
- developer.nvidia.comNVIDIA Nemotron 3 Ultra Powers Faster, More Efficient Reasoning for Long-Running Agents | NVIDIA Technical Blog
- investor.nvidia.comEnterprise Software Leaders Build AI Agents With NVIDIA
- huggingface.coNemotron 3 Ultra 550B-A55B NVFP4 on Hugging Face
- commons.wikimedia.orgFile:NVIDIA Headquarters.jpg - Wikimedia Commons
- reddit.comReddit - Please wait for verification
