英伟达（NVDA-US）周三（11日）宣布推出新一代大型语言模型「Nemotron 3 Super」，主打支持快速发展的「代理人工智能」（Agentic AI） 应用。 该模型拥有1,200亿参数，并透过混合专家架构（Mixture-of-Experts，MoE）与新一代Blackwell平台优化，号称可为AI代理系统带来最高5倍运算吞吐量与更高推论效率。
英伟达表示，Nemotron 3 Super 属于 Nemotron 3 系列的一部分，是一款开放权重 （Open Weights） 的 AI 模型，可供企业与开发者在数据中心、云端或本地环境部署。 该模型采用1,200亿参数架构，但在推论阶段仅启用约120亿参数，以降低运算成本并提升效能。
该公司指出，随着企业开始从聊天机器人迈向多代理（Multi-Agent）AI系统，运算需求正快速增加。 这类系统在执行任务时，需要持续共享上下文与推理过程，往往会产生远高于一般对话 AI 的数据量，导致成本上升并拖慢运算速度。
为解决这些问题，Nemotron 3 Super提供最高 100 万 Token 的上下文窗口，使 AI 代理能够在记忆中保留完整工作流程，减少任务过程中偏离原始目标的情况。 英伟达表示，该模型在效率与开放性方面已在Artificial Analysis评比中排名第一，并在DeepResearch Bench与DeepResearch Bench II等研究型AI测试排行榜中取得领先表现。
混合架构提升 AI 代理运算效率
Nemotron 3 Super 采用混合专家架构结合多项新技术，以提升推论效率与准确度。 模型同时整合 Mamba 层与 Transformer 层，其中 Mamba 负责提升内存与运算效率，Transformer 则强化推理能力。
此外，该模型采用潜在专家（Latent MoE） 技术，在生成下一个 Token 时可同时启用多个专家模型，并以接近单一模型的成本提供更高准确度。 英伟达表示，该设计可使整体推论速度提升至前一代Neemotron Super模型的3倍以上。
在硬件方面，Nemotron 3 Super针对英伟达Blackwell平台进行优化，并采用NVFP4精度格式，可在保持准确度的同时降低内存需求，推论速度可比 Hopper 平台的 FP8 运算快 4 倍。
瞄准企业 AI 代理应用市场
英伟达表示，Nemotron 3 Super 主要定位为多代理 AI 系统中的核心模型，可处理复杂子任务。 例如在软件开发领域，AI 代理可一次加载完整代码库，实现从程序生成到调试的端到端开发流程。
在金融分析与研究领域，模型则可同时处理数千页文件，减少长时间推理过程中的重复计算，提升分析效率。 此外，该模型也具备高准确度的工具调用能力，可在大型函式库中自动选择正确功能，降低错误风险，适用于网络安全与自动化运维等高风险环境。
目前已有多家企业开始导入该模型，包括搜寻平台Perplexity、软件开发工具公司CodeRabbit、Factory与Greptile，以及生命科学机构Edison Scientific与Lila Sciences等。
在企业软件领域，Amdocs、Palantir、Cadence、达索系统 （Dassault Systèmes） 与西门子 （Siemens） 也正部署或定制该模型，用于电信、网络安全与半导体设计等工作流程自动化。
Nemotron 3 Super 目前已在英伟达开发者平台、Hugging Face 与 Perplexity 等平台提供，并通过 Google Cloud Vertex AI、Oracle Cloud Infrastructure 等云服务部署。 亚马逊 （AMZN-US）AWS 与微软 （MSFT-US）Azure 未来也将提供相关服务。
英伟达表示，随着企业 AI 应用逐渐从单一模型走向多代理架构，像 Nemotron 3 Super 这类高效率 AI 模型将成为下一阶段 AI 基础设施的重要核心。
