NVIDIA Nemotron 3: Efficient and Open Intelligence

Сегодня разберём статью о пополнении в семействе Nemotron — новом поколении гибридных моделей с Mamba2 от NVIDIA.
В Nemotron 3 входят три модели. Уже доступна Nano 30B-3A на более чем 3B параметров. Super и Ultra ещё не релизили, обещают 100B и 460B соответственно.

Модели обучены в FP4. Авторы утверждают, что Nano поддерживает контекст до 1 млн токенов, в паритете с GPT-OSS-20B-4B и превосходит Qwen3-30B-A3B по бенчмаркам, а на инференсе работает в 3 раза быстрее.

Инфраструктурно в Nano нет ничего нового. Пропорции архитектуры тоже вполне стандартные — 23 слоя Mamba-2 к 6 аттеншнам. Интересен порядок чередования обычных и линейных аттеншнов. Рассмотреть его можно на схеме: обратите внимание, что в конце не аттеншн.

Ещё одна любопытная деталь — использование Shared Expert: кто-то, как Qwen, избегает этого элемента в своих моделях. Другие, среди которых DeepSeek, наоборот, добавляют.

Активацию реализовали с помощью ReLu². Для гейтинга вместо softmax выбрали сигмоидную функцию. Возможно, в следующих релизах будут более новые вариации. GQA — 2KV-головы, RoPE нет даже в полном аттеншне.

Также интересен LatentMOE. Он похож на MLA для MOE в DeepSeek, который позволяет сжать токены и считать Shared Expert на гораздо меньших тензорах. Главное отличие — возможность выбрать в несколько раз меньшее пространство для токенов и активировать пропорционально больше экспертов. Это не даёт выигрыша в компьюте, но улучшает результаты по бенчмаркам относительно обычного MOE.

Познакомиться поближе с Nemotron 3 Nano и данными, на которых её обучали, можно на сайте семейства.

Душный NLP