这项由NVIDIA公司团队开发的重磅研究于2025年12月发表，论文题目为《Nemotron 3 Nano: Open, Efficient Mixture-of-Experts Hybrid Mamba-Transformer Model for Agentic Reasoning》。感兴趣的读者可以通过arXiv编号2512.20848查询完整论文。这个看似复杂的技术名称背后，其实是一个颇具革命性的AI模型创新。

如果把传统的AI模型比作一台老式计算机——笨重、耗电、运行缓慢，那么Nemotron 3 Nano就像是最新的超薄笔记本电脑——体积小巧、性能强劲、电池持久。更重要的是，NVIDIA决定将这个"超薄笔记本"的完整设计图纸免费公开，让全世界的开发者都能制造和改进它。

这个模型的神奇之处在于它采用了一种叫做"专家混合"的技术架构。简单来说，就像一个拥有128位不同专业领域专家的智囊团，但在处理任何一个问题时，只需要激活其中6位最合适的专家。这样既保证了解决问题的专业性，又避免了"杀鸡用牛刀"的资源浪费。整个模型总共包含316亿个参数，但每次只使用32亿个参数工作，就像一个巨大的工具箱，每次只拿出最合适的几样工具。

研究团队花费了巨大的心血来训练这个模型。他们用了25万亿个文本片段来教育它，这个数字有多庞大呢？如果把这些文本打印成书，大概能填满一座图书馆。训练过程分为两个阶段：第一阶段用235万亿个数据片段让模型学习各种基础知识，就像小学到高中的基础教育；第二阶段用15万亿个高质量数据片段进行精英教育，就像大学和研究生阶段的深入学习。

与同类竞争对手相比，Nemotron 3 Nano展现出了令人瞩目的优势。在处理相同任务时，它的运行速度比Qwen3-30B快了3.3倍，比GPT-OSS-20B快了2.2倍。这种速度提升不是通过牺牲质量获得的，相反，在准确性方面它同样表现出色，在多个测试中都达到了业界顶尖水平。

更值得一提的是，这个模型支持处理多达100万个文本单元的超长文档。如果把文本单元比作单词，那么100万个单元大约相当于一本中等厚度小说的全部内容。这意味着你可以把整本小说输入给它，然后询问关于情节、人物或主题的任何问题，它都能准确回答。

在技术实现上，Nemotron 3 Nano采用了一种叫做"混合Mamba-Transformer"的创新架构。如果把传统的Transformer比作一台功能强大但耗油的SUV，那么Mamba就像是一台省油的混合动力车。将两者结合，就得到了一台既强劲又经济的理想座驾。这种混合架构让模型在保持强大功能的同时，大幅降低了计算资源的消耗。

训练数据的质量和多样性是这个模型成功的关键。研究团队不仅使用了大量的网页文本，还专门收集了数学、科学、编程等专业领域的高质量内容。他们甚至开发了专门的数据处理管道，能够从网页中提取出纯净的代码片段，保持代码的格式和结构完整性。这就像是从矿石中提炼出纯金一样，需要精密的工艺和大量的工作。

模型的训练过程采用了一种叫做"课程学习"的方法。这就像教孩子学习一样，从简单的内容开始，逐步提高难度。在强化学习阶段，研究团队设置了多个不同的"学习环境"，让模型同时学习数学解题、编程、问答、逻辑推理等多项技能。这种多任务同时训练的方法确保了模型能够在各个领域都表现出色，而不是某一方面特别强但其他方面较弱。

在实际应用中，Nemotron 3 Nano展现出了强大的推理能力。它能够进行复杂的数学计算，在AIME25数学竞赛题目上达到了89.06%的准确率；能够编写和调试程序代码，在LiveCodeBench编程测试中表现优异；还能进行科学推理，在GPQA科学问答中得分73.04%。这些成绩都达到了当前业界的顶尖水平。

为了让更多人能够使用这个强大的工具，NVIDIA采用了完全开源的策略。他们不仅发布了训练好的模型，还公开了完整的训练配方、数据处理代码和大部分训练数据。这就像是一位大厨不仅把做好的美食分享给大家，还把完整的菜谱、食材来源和烹饪技巧都无私地公开出来。

模型还支持一种独特的"推理控制"功能。用户可以决定是否让模型显示详细的思考过程，也可以控制思考时间的长短。这就像是可以选择听到朋友解题时的每一步思考，或者直接听结论。对于学习者来说，看到思考过程能够帮助理解问题；对于只需要答案的情况，直接给出结论则更加高效。

在多语言支持方面，Nemotron 3 Nano也表现不俗。它能够理解和生成多种语言的内容，包括中文、法语、德语、日语等19种语言。这种多语言能力不是简单的翻译，而是真正理解不同语言文化背景下的表达方式和思维模式。

为了确保模型的安全性和可靠性，研究团队还专门开发了安全对齐技术。这就像给汽车装上了安全带和气囊，确保在各种情况下都能安全运行。模型被训练成能够识别和拒绝不当请求，同时避免过度保守而影响正常使用。

在效率优化方面，研究团队还开发了一种叫做"选择性量化"的技术，将模型从16位精度压缩到8位精度，就像把高清照片压缩成更小的文件，在保持基本清晰度的同时大幅减小存储空间。经过这种压缩，模型的运行速度进一步提升，但准确性只有轻微下降，整体性能依然保持在99%以上。

模型的评估过程也非常严格和全面。研究团队使用了20多个不同的测试基准，涵盖了数学、科学、编程、语言理解、推理等各个方面。这就像是让一个学生参加所有科目的期末考试，只有各科成绩都优秀才能证明真正的实力。

在实际部署时，Nemotron 3 Nano表现出了优异的适应性。它可以在单张高端显卡上运行，也可以通过分布式计算在多张显卡上并行处理。这种灵活性让从个人开发者到大企业的各类用户都能找到合适的使用方式。

研究团队还特别关注了模型在长文档处理上的能力。通过专门的长上下文训练，模型能够理解和分析长达100万个文本单元的文档。这种能力对于处理法律文件、学术论文、技术手册等长篇内容具有重要意义。

值得一提的是，这个模型还具备了强大的工具使用能力。它不仅能够理解和生成文本，还能够调用外部工具来完成复杂任务，比如执行代码、查询数据库、进行数学计算等。这就像是给AI装上了各种"手臂"，让它能够与现实世界进行更深入的交互。

从技术发展的角度来看，Nemotron 3 Nano代表了一种新的发展方向：通过精巧的架构设计和优化的训练方法，在有限的计算资源下实现最大化的性能。这种"小而美"的理念可能会成为未来AI模型发展的重要趋势，特别是在边缘计算和移动设备应用场景中。

说到底，Nemotron 3 Nano的发布不仅仅是一个技术突破，更是AI民主化进程中的重要一步。通过开源这样一个高性能的模型，NVIDIA为全球的研究者、开发者和创新者提供了一个强大的起点。归根结底，这意味着更多的人能够参与到AI技术的发展和应用中来，推动整个行业向前发展。

Q&A

Q1：Nemotron 3 Nano和普通AI模型有什么区别？

A：Nemotron 3 Nano采用了"专家混合"技术，就像拥有128位专家但每次只激活6位最合适的专家来解决问题。这使得它在保持强大功能的同时，运行效率比同类模型快2-3倍，同时支持处理100万个文本单元的超长文档。

Q2：NVIDIA为什么要免费开源Nemotron 3 Nano？

A：NVIDIA不仅发布了训练好的模型，还公开了完整的训练方法、代码和大部分数据。这种开源策略旨在推动AI技术的民主化，让全球的研究者和开发者都能使用和改进这个强大的工具，促进整个AI行业的发展。

Q3：普通人可以使用Nemotron 3 Nano吗？

A：是的，由于完全开源，个人开发者和小公司都可以免费使用。它可以在单张高端显卡上运行，也支持分布式部署。用户可以根据自己的需求调整模型的推理深度和响应方式，适合从学习研究到商业应用的各种场景。