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Deutsch(DE) NVIDIA-Nemotron-Labs-Teacher-STEM: 550B Parameter (55B aktiv), LatentMoE mit Mamba-2, MoE und Multi-Token Prediction, bis 1M Tokens Kontext. Laut Model Card auf

NVIDIA发布具有100万上下文的Nemotron-Labs-Teacher模型 · 跟踪4个来源

作者 PulseAugur 编辑部 · [4 个来源] ·

NVIDIA发布了一系列Nemotron-Labs-Teacher模型，每个模型拥有5500亿参数，但只有550亿参数被激活使用。这些模型采用了包含Mamba-2、MoE和多Token预测的LatentMoE架构，支持高达100万Token的上下文窗口。这些模型在OpenMDW-1.1许可下可用，并且需要大量的硬件支持，例如4块B200/GB200或8块H100 GPU才能运行。 AI

影响 这些模型在上下文窗口长度和架构方面推动了界限，可能影响未来的LLM开发。

排序理由 前沿实验室模型发布，附带系统卡。

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NVIDIA发布具有100万上下文的Nemotron-Labs-Teacher模型 · 跟踪4个来源

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报道来源 [4]

  1. Mastodon — mastodon.social TIER_1 Deutsch(DE) · aisyndicate ·

    NVIDIA-Nemotron-Labs-Teacher-STEM：550B参数（55B活跃），Mamba-2的LatentMoE，MoE和多Token预测，高达1M Token上下文。根据Model Card显示

    NVIDIA-Nemotron-Labs-Teacher-STEM: 550B Parameter (55B aktiv), LatentMoE mit Mamba-2, MoE und Multi-Token Prediction, bis 1M Tokens Kontext. Laut Model Card auf GPQA, MMLU-Pro und LiveCodeBench v6 auf Niveau von DeepSeek V4 Pro. Läuft ab 4xB200/GB200 oder 8xH100, Lizenz OpenMDW-1…

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    NVIDIA 发布 Nemotron-Labs-Teacher-General-Reasoning：5500 亿参数（550 亿活跃），基于 Mamba-2 的 LatentMoE，以及 MoE 和 Attention 加多 Token 预测

    NVIDIA veröffentlicht Nemotron-Labs-Teacher-General-Reasoning: 550B Parameter (55B aktiv), LatentMoE mit Mamba-2, MoE und Attention plus Multi-Token-Prediction, Kontext bis 1M Tokens. Lizenz OpenMDW-1.1, Mindestanforderung 4x B200/GB200 oder 8x H100. https:// huggingface.co/nvidi…

    链接 huggingface.co/…/NVIDIA-Nemotron-Labs-Tea…
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    Nemotron-Labs-Teacher-Competition-Coding：550B参数（55B激活），Mamba-2、MoE、Attention和多Token预测的LatentMoE混合模型。Coding-Teacher

    Nemotron-Labs-Teacher-Competition-Coding: 550B Parameter (55B aktiv), LatentMoE-Hybrid mit Mamba-2, MoE, Attention und Multi-Token Prediction. Coding-Teacher für Distillation, 1M Token Kontext, Lizenz OpenMDW-1.1, ab 8x H100. https:// huggingface.co/nvidia/NVIDIA-N emotron-Labs-T…

    链接 huggingface.co/…/NVIDIA-Nemotron-Labs-Tea…
  4. Mastodon — mastodon.social TIER_1 Deutsch(DE) · aisyndicate ·

    NVIDIA-Nemotron-Labs-Teacher-Chat拥有5500亿参数（550亿活跃），采用Mamba-2、MoE和多Token预测的LatentMoE架构。上下文长达100万Token，已获许可

    NVIDIA-Nemotron-Labs-Teacher-Chat hat 550B Parameter (55B aktiv), LatentMoE-Architektur mit Mamba-2, MoE und Multi-Token Prediction. Kontext bis 1M Token, Lizenz OpenMDW-1.1, Mindesthardware 4x B200 oder 8x H100. https:// huggingface.co/nvidia/NVIDIA-N emotron-Labs-Teacher-Chat #…

    链接 huggingface.co/…/NVIDIA-Nemotron-Labs-Tea…

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