Nemotron 3 Ultra
PulseAugur coverage of Nemotron 3 Ultra — every cluster mentioning Nemotron 3 Ultra across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
- 2026-07-01 product_launch The Nemotron 3 Ultra model has been launched and is seeing rapid adoption. 来源
- 2026-06-19 product_launch NVIDIA released the Nemotron 3 Ultra, a 550-billion-parameter open model. 来源
- 2026-06-18 product_launch NVIDIA released the Nemotron 3 Ultra, a 550-billion-parameter open-weights model. 来源
- 2026-06-18 product_launch NVIDIA released the Nemotron 3 Ultra, a 550 billion parameter open-weight model. 来源
- 2026-06-12 research_milestone Researchers released details and open-sourced checkpoints for the Nemotron 3 Ultra language model. 来源
- 2026-06-04 product_launch NVIDIA's Nemotron 3 Ultra LLM is now available on Amazon SageMaker JumpStart. 来源
- 2026-06-04 product_launch NVIDIA Nemotron 3 Ultra, an open LLM optimized for agentic AI, is now available on Amazon SageMaker JumpStart. 来源
- 2026-06-01 product_launch Nemotron 3 Ultra was introduced with claims of significant speed and cost improvements. 来源
- 2026-06-01 product_launch NVIDIA announced the release of its Nemotron 3 Ultra large language model. 来源
12 天有情绪数据
-
Thinking Machines Lab发布Inkling，一个1万亿参数的开放权重多模态AI模型
Thinking Machines Lab发布了Inkling，一个约1万亿参数的开放权重AI模型，专为微调而设计。该模型支持文本、图像和音频的多模态理解，并允许用户调整计算量以适应不同任务。Inkling在45万亿个token上进行了训练，旨在作为基础，使组织能够通过整合其独特知识来构建专门的AI应用程序。
-
Thinking Machines Lab 发布 Inkling，一个 975B 参数的开源多模态 MoE 模型
Thinking Machines Lab 发布了 Inkling，一个开源、多模态的专家混合（MoE）模型。该模型拥有 9750 亿总参数和 410 亿活跃参数，支持 100 万 token 的上下文窗口，并在 45 万亿 token 的文本、图像、音频和视频数据上进行了训练。Inkling 采用独特的架构，包含交错的滑动窗口和全局注意力层，一种无编码器的多模态方法，以及一种新颖的可控“思考力度”机制，允许用户调整模型每个 toke…
-
Thinking Machines 发布开放权重 Inkling 模型，挑战封闭式 AI 巨头
由前 OpenAI CTO Mira Murati 创立的初创公司 Thinking Machines 发布了其首个开放权重 AI 模型 Inkling。该模型是一个拥有 9750 亿参数的混合专家系统，旨在供外部开发者和组织进行调整，这与 OpenAI、Anthropic 和 Google 等主要实验室的封闭式通用模型形成对比。Inkling 旨在提供全面的性能，并允许用户调整“思考强度”，据报道，在一个基准测试中，它在相似的编码性…
-
Thinking Machines 发布 Inkling，一款拥有 1T 参数和 1M 上下文的多模态大语言模型
Thinking Machines 发布了 Inkling，这是一款拥有约 1 万亿参数和 100 万 token 上下文窗口的大型多模态语言模型。该模型原生处理文本、图像和音频输入，并具备智能体能力。Inkling 基于具有混合注意力机制的仅解码器专家混合（Mixture-of-Experts）架构构建，并提供开放权重以供研究和微调。
-
新的开源编码模型首次亮相，但本地层需要仔细选择
随着2026年6月发布GLM-5.2、MiniMax M3、Kimi K2.7 Code、Gemma 4和NVIDIA的Nemotron 3 Ultra等多个新选项，开源编码模型格局已发生重大变化。然而，文章强调，像GLM-5.2和DeepSeek-V4-Pro这样最强大的模型对于典型的本地硬件来说过于庞大，更适合基于API的复杂推理层。对于本地部署，推荐Gemma 4 12B用于消费级笔记本电脑上的简单任务，而Qwen3.6-27B…
-
Nvidia的550B Nemotron 3 Ultra模型对个人电脑来说太大了
Nvidia发布了其拥有5500亿参数的Nemotron 3 Ultra模型并免费提供下载，但要在个人硬件上运行它几乎是不可能的。虽然量化可以显著降低模型的内存需求，但即使在4位精度下，它仍然需要大约275GB的GPU内存。这远远超过了高端消费级GPU的容量，后者通常提供24-32GB内存，即使是高规格的Apple桌面电脑，其统一内存也难以满足模型及其运行需求。
-
Nemotron 3 Ultra 模型在 Together AI 上获得快速采用
Together AI 已宣布其 Nemotron 3 Ultra 模型正在获得显著关注，在发布后的几天内，在 OpenRouter 上每天处理 350 亿个 token。这款与 NVIDIA 合作开发的开源模型因其速度、效率和可定制性而受到赞誉，表明社区采用率很高。
-
用户构建强大的本地AI服务器以打造Jarvis级助手
一位用户详细介绍了他们定制的AI服务器设置，配备了四块改装的4090 GPU、128GB内存和一个强大的电源，所有设备都运行在专用的30A干衣机线路上。他们讨论了如何管理硬件产生的显著热量和噪音，并采用排气扇系统将温度维持在79华氏度左右。这个强大的本地设置的主要用例是拥有高级语音功能、记忆和集成功能的私有Jarvis级助手，用户发现其他模型难以超越，并指出Gemma 4 31B QAT和MiMo V2.5尤其令人印象深刻。
-
NVIDIA发布压缩版Nemotron大语言模型，增强音频和推理能力 · 跟踪10个来源
NVIDIA发布了基于其Nemotron架构的几款新模型，包括统一的音频-文本大语言模型Nemotron-Labs-Audex-2B和Nemotron-Labs-Audex-30B-A3B。此外，Nemotron-Labs-3-Puzzle-75B-A9B是Nemotron-3-Super-120B-A12B的部署优化、压缩版本，旨在提高推理效率和吞吐量。这些模型正与LangChain和Fireworks等框架集成，以实现高级代理能力…
-
Ollama 列出支持云的模型，包括 minimax-m3 和 nemotron-3
Ollama 发布了可在云平台上使用的模型列表。可用模型包括 minimax-m3、nemotron-3-ultra、gemma4:31b-cloud、nemotron-3-super 和 minimax。
-
NVIDIA 发布高效 Nemotron 3 LLM 系列，采用混合架构
NVIDIA 发布了两款新的大型语言模型 Nemotron 3 Nano 和 Nemotron 3 Ultra，专注于效率和高级功能。Nemotron 3 Nano 是一款 30B 级模型，专为私有推理和代理工作流设计，采用混合 Mamba-Transformer Mixture-of-Experts 架构，并支持高达 100 万个 token 以实现长上下文应用。Nemotron 3 Ultra 是一款 550B 参数模型，采用类似…
-
NVIDIA 发布 Nemotron 3 Ultra，一个 550B 参数的开放权重模型
NVIDIA 发布了 Nemotron 3 Ultra，一个 5500 亿参数的开放权重模型，为美国本土发布树立了新的标杆。这款混合了 Mamba 和 Transformer 的专家混合模型拥有 100 万 token 的上下文窗口，并针对代理（agent）进行了优化。虽然它在人工智能分析指数（Artificial Analysis Intelligence Index）上取得了高分，但在原始能力方面落后于一些中国和闭源模型，但在速度…
-
NVIDIA 发布免费的 550B Nemotron 3 Ultra 模型，需要数据中心进行托管
NVIDIA 发布了 Nemotron 3 Ultra，这是一个拥有 5500 亿参数的开放权重模型，采用了混合 Mamba-Attention 设计和一百万个 token 的上下文窗口。该模型权重在 OpenMDW-1.1 许可下免费提供，但自行托管需要大量数据中心级别的硬件，例如多块 H100 或 H200 GPU。为了方便访问，NVIDIA 提供了一个兼容 OpenAI 协议的托管 API。
-
AI模型定价调整：NVIDIA、MoonshotAI、DeepSeek降价；Z.ai推出长上下文模型
多家AI模型提供商宣布了定价调整和新模型发布。NVIDIA的Nemotron 3 Ultra完成了价格下调，有利于长文本生成工作负载。MoonshotAI的Kimi K2.7 Code和DeepSeek的V4 Flash模型也降低了提示和完成成本，面向对输入令牌费用敏感的开发者以及寻求低延迟推理的用户。此外，Z.ai推出了GLM 5.2，一个具有1,048,576个令牌上下文窗口的模型，但生成成本中等到偏高。
-
LLM 模型训练后食谱通过新的蒸馏技术不断发展
对大型语言模型训练后食谱的回顾显示，过去一年取得了显著的进展。历史上，模型遵循监督微调（SFT）、奖励建模和强化学习（RL）的流程。然而，2024 年的最新进展以及对 2025-2026 年的预测表明，正朝着更复杂、多阶段的流程转变。这些流程包括直接偏好优化（DPO）和来自人工智能反馈的强化学习（RLAIF），以及面向前沿模型的、值得注意的多教师策略内蒸馏（MOPD）的出现。
-
AI社区质疑为何缺乏新的100B-120B参数语言模型
r/LocalLLaMA subreddit上的一项讨论突显了社区对100B-120B参数范围内新大型语言模型缺乏的看法。虽然之前存在GPT-OSS-120B、GLM-4.5-Air、Nemotron-3-Super、Qwen3.5-122B和Mistral-Small-4-119B等模型，但社区注意到这些模型现在已经发布数月。当前发布的新模型要么更小（25B-35B），要么更大（200B+），这引发了关于约120B MoE家族是否已…
-
Nemotron 3 Ultra：开源 LLM 拥有百万级上下文、6倍吞吐量
研究人员发布了 Nemotron 3 Ultra，这是一个拥有 5500 亿参数的语言模型，它采用了混合 Mamba-Transformer 架构和专家混合（Mixture-of-Experts）方法。该模型在 20 万亿个 token 上进行了训练，拥有百万级 token 的上下文长度，并采用了 LatentMoE 和 Multi Token Prediction 等先进技术。与当前最先进的模型相比，Nemotron 3 Ultra…
-
NVIDIA 发布面向企业的 550B 开源 Nemotron 3 Ultra
NVIDIA 发布了 Nemotron 3 Ultra，这是一个拥有 5500 亿参数的开源模型，专为智能体和长上下文代码分析等企业应用而设计。该模型是目前最大的许可模型，并在数学和多语言基准测试中表现出色。与此同时，Microsoft 推出了其首个内部编码模型 MAI-Code-1-Flash，这标志着其在 GitHub Copilot 等产品上减少对 OpenAI 依赖的举措。
-
AI实验室在代理代币成本上升之际发布更便宜的模型
多家AI实验室发布了新模型，包括微软的MAI-Thinking-1、谷歌的Gemma 4 12B和MiniMax的M3。这些发布正值各公司面临因长时运行AI代理而急剧增长的代币消耗之际。更便宜、开放权重的模型正成为处理大批量、复杂度较低任务的关键，使前沿模型能够专注于更苛刻的应用。
-
NAVER与NVIDIA合作扩展AI基础设施并开发本地化模型
韩国互联网巨头NAVER正通过与NVIDIA合作来扩展其AI基础设施。此次合作将利用NVIDIA的DSX平台和GAK数据中心，目标是达到千兆瓦级别的容量，为各类客户提供服务。NAVER还将利用NVIDIA的全栈AI平台来推进其HyperCLOVA X模型，并微调NVIDIA的Nemotron 3 Ultra以开发本地化模型。