當我們還在驚嘆於 ChatGPT 的對答如流時，AI 領域的下一個主流「AI 代理」（Agentic AI）已悄然來臨，一個由多個特製 AI 代理組成的協作系統，能夠自主規劃、執行工具、並完成複雜的多步驟任務。然而，打造這樣的 AI 代理系統，開發者面臨著巨大的挑戰：模型之間溝通的延遲、長期任務中不斷失焦的「情境漂移」（Context Drift）、以及因模型過於龐大而無法承受的運算成本。更重要的是，許多強大的模型都是不透明的黑盒子，讓企業在委以重任時充滿疑慮。
於是， NVIDIA 於 2025 年 12 月 15 日正式發布了全新的 Nemotron-3 開源模型系列，提供一套專為打造透明、高效、且可客製化的 AI 代理系統而生的完整解決方案。
Inside NVIDIA Nemotron 3: Techniques, Tools, and Data That Make It Efficient and Accurate
Nemotron-3 ：NVIDIA 的 AI 代理大軍有哪些成員？
讓我們先快速認識一下 Nemotron-3 家族的三位核心成員。NVIDIA 讓開發者可以根據不同的應用場景，選擇最適當規模的工具。
- Nemotron-3 Nano: 總參數為 300 億，但在每次推論時，只會啟動其中的 30 億個活性參數。 這種設計使其極具運算效率，專為需要快速反應和低成本的任務而生，例如程式碼除錯、內容摘要、資訊檢索，或是作為大型 AI 代理系統中的高效「執行者」。
- Nemotron-3 Super: 定位為高精度的推理模型，總參數約 1000 億，活性參數達 100 億。 它在效率和強大推理能力之間取得了平衡，是驅動需要多個 AI 代理協同工作的複雜應用的理想選擇，例如需要同時進行規劃、研究和執行的多代理工作流程。
- Nemotron-3 Ultra: 總參數高達約 5000 億，活性參數則有 500 億。 Ultra 被定位為一個強大的「推理引擎」，專門處理需要深度研究和戰略規劃的頂級 AI 應用。
Super 和 Ultra 版本預計將在 2026 年上半年推出。 這個不同規模參數的佈局表明，NVIDIA 認為未來的 AI 應用不是由單一的萬能模型所主宰，而是由一群大小不一、各司其職的 AI 代理，根據任務需求動態組合、協同作戰。
Nemotron-3 為何是為「AI 代理」而生？
關鍵一：混合式架構的極致效率與超長記憶力
AI 代理系統的一大挑戰是效率。當數十個代理需要頻繁溝通與協作時，每一個微小的延遲都會被放大，高昂的運算成本更是讓大規模部署變得不切實際。Nemotron-3 的核心創新，就在於其突破性的「混合式專家模型」（Mixture-of-Experts, MoE）架構。
傳統的 LLM 在處理資訊時，會動用模型所有的參數，既沒效率也沒必要。MoE 架構將模型切分成許多「專家網路」，每次只會根據輸入的內容，啟動最相關的幾個專家來處理，大幅降低了運算成本。而 Nemotron-3 更進一步，採用了獨特的「混合 Mamba-Transformer MoE」骨幹。 這是一個精巧的組合：
- Transformer 層: 這是我們所熟知的 LLM 核心，擅長精準的邏輯推理和理解複雜的結構關係，例如數學計算或程式碼分析。
- Mamba 層: 這是近年備受矚目的新興架構，它在處理超長序列的資訊時，記憶體開銷低且效率極高，能長時間記住上下文而不迷失。
- MoE 路由: 作為指揮中心，負責在 Transformer 的深度與 Mamba 的廣度之間進行智慧調度，確保每個 token 都由最適當的專家組合來處理。
這個混合架構帶來了驚人的效益。首先是速度與效率，Nemotron-3 Nano 的 token 處理量是前代的 4 倍，同時將推理成本降低了高達 60%。 其次是超凡的記憶力，得益於 Mamba 架構的加持，Nemotron-3 擁有高達 100 萬 token 的上下文視窗（Context Window）。 這意味著一個 AI 代理可以一次性讀完一本厚厚的書、一份完整的財報，或是一個龐大專案的全部程式碼，並在整個任務過程中保持對全局的理解，極大地減少了「情境漂移」的問題。
關鍵二：為真實世界任務而生的強化學習
一個合格的 AI 代理，不能只會紙上談兵，它必須學會在真實世界的數位環境中「動手做事」。這意味著它需要理解如何依序執行指令、如何正確使用外部工具（如 API）、以及如何從錯誤中學習並修正計畫。傳統的單輪問答式訓練，無法教會模型這些複雜的連續行為。
為此，NVIDIA 引入了「多環境強化學習」（Multi-environment Reinforcement Learning）的訓練方式，並開源其訓練平台 NeMo Gym。 這就像是為 AI 代理們打造的一個虛擬健身房和試煉場。在這個平台中，模型不再是僅僅為了生成「正確答案」，而是為了完成一系列可被驗證的「動作序列」而接受獎勵或懲罰。
例如，一個代理的任務可能是「寫一段能正常運作的 Python 程式碼」。在 NeMo Gym 中，它會生成程式碼（動作 1），然後在虛擬環境中嘗試執行（動作 2），如果出現錯誤，它會接收到負面回饋，並嘗試除錯（動作 3），直到程式碼成功運行並得到正面獎勵。 這種基於「軌跡」的訓練，讓模型學會了可靠地執行多步驟工作流程，更貼近 AI 代理在真實世界中的應用情境。 將 NeMo Gym 開源，更意味著開發者可以利用這個平台，為自己客製化訓練環境，打造出高度專業化的 AI 代理。
關鍵三：史無前例的「真」開放生態系
在 AI 領域，「開放」是一個經常被使用，但定義模糊的詞。有些模型僅開放了權重，卻對其訓練資料和方法諱莫如深。NVIDIA 這次開放程度卻是全方位的。
- 開放模型權重: Nemotron-3 家族的模型權重在 NVIDIA Open Model License 之下公開釋出，開發者可以自由下載、修改和部署。
- 開放訓練資料集: 這是最令人驚訝的一部分。NVIDIA 釋出了高達 3 兆 token 的全新 Nemotron 預訓練、後訓練及強化學習資料集。 這包含了用於推理、程式碼和多步驟工作流程的豐富範例。更重要的是，他們還提供了一個名為「Nemotron Agentic Safety Dataset」的安全資料集，幫助研究人員評估和緩解代理系統潛在的安全風險。 這種資料層面的透明度，在業界極為罕見。
- 開放工具與程式碼: 除了 NeMo Gym，NVIDIA 還開源了 NeMo RL 強化學習函式庫、NeMo Evaluator 評估工具，並在 GitHub 上提供了詳細的訓練和對齊內容。 這意味著，從資料處理、分詞器配置，到模型的預訓練和強化學習對齊，整個流程的關鍵步驟都是可重現、可客製化的。
這種「模型 + 資料 + 工具」的徹底開放， 對於需要建立符合自身數據、法規和價值觀的「主權 AI」（Sovereign AI）的組織而言，尤其具有無可取代的價值。
TN科技筆記的觀點
隨著 NeMo 框架、NIM 微服務，以及現在的 Nemotron-3 家族問世，NVIDIA 顯然不滿足於只提供硬體。他們正在提供一套完整的「AI 生產線」：從最底層的晶片（硬體），到 CUDA （軟體），再到 Nemotron（開發框架與基礎模型），最後是 NIM（部署方案）。透過將每一個環節都做到極致，並以「開放」的姿態邀請開發者進入這個生態，NVIDIA 正在巧妙地定義未來 AI 的開發標準，讓開發者一旦進入，就很難離開。
此外，近期高效能的開源模型很大程度上由多家中國科技巨頭 (如 DeepSeek、 Qwen) 所定義。NVIDIA 此時推出 Nemotron-3，不僅是為全球開發者，特別是西方企業，提供了一個來自美國頂級 AI 公司的全新高品質選項，它也為開源社群注入了一股關鍵的制衡力量。這實則是相當高明的商業佈局。NVIDIA 深知，一個蓬勃發展、百花齊放的開源 AI 生態，才是其硬體業務最肥沃的土壤。透過免費提供頂級模型、資料與工具，他們極大地降低了 AI 創新的門檻，激勵成千上萬的開發者去打造更複雜、更消耗算力的應用。而這些應用的最終訓練和部署，都將回到對 NVIDIA GPU、軟體與服務的龐大需求上。這不僅是「賣鏟子」，更是親自下場教大家如何淘金，確保所有人都來買他的鏟子。
而 AI 逐漸演變為能主動執行多步驟任務的代理時，其安全與倫理邊界將變得格外重要。一個指令錯誤，或是一個被惡意利用的代理，可能造成的後果遠超想像。儘管 NVIDIA 釋出安全資料集，但如何確保成千上萬由不同開發者客製化的代理，其行為都與人類的價值觀「對齊」，是一個巨大且尚無標準答案的挑戰。
支持TN科技筆記，與科技共同前行
我是TN科技筆記，如果喜歡這篇文章，歡迎留言、點選愛心、轉發給我支持鼓勵～～～也歡迎每個月請我喝杯咖啡，鼓勵我撰寫更多科技文章，一起跟著科技浪潮前進！！>>>>> 請我喝一杯咖啡
在此也感謝每個月持續請我喝杯咖啡的讀者以及新加入的讀者們，讓我更加有動力為各位帶來科技新知！
以下是我的 threads 也歡迎追蹤、回覆、轉發喔！
>>>>> TN科技筆記(TechNotes)
