---
title: "Nemotron (NVIDIA) (EL)"
source: "https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Nemotron_(NVIDIA)_(EL)"
language: "el"
categories:
  - "Category:Greek"
  - "Category:Large language models"
  - "Category:Machine learning"
revision_id: 4845
wiki_created_at: 2026-09-06T23:40:45Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T23:40:45Z
downloaded_at: 2026-09-07T23:05:03Z
---

# Nemotron (NVIDIA) (EL)

**Nemotron** — οικογένεια μεγάλων γλωσσικών μοντέλων (Large Language Model, LLM) με ανοιχτά βάρη, που αναπτύχθηκε από το τμήμα Applied Deep Learning Research (ADLR) της εταιρείας NVIDIA. Τα μοντέλα ανήκουν στον τομέα της Machine Learning και της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (Natural Language Processing, NLP) και προορίζονται για ευρύ φάσμα εργασιών: συνθετική παραγωγή δεδομένων, λογική συναγωγή (reasoning), εφαρμογές πρακτόρων (agentic AI) και ανάπτυξη σε βιομηχανικό εξοπλισμό NVIDIA. Η οικογένεια συνενώνει μοντέλα διαφόρων αρχιτεκτονικών και κλιμάκων: από 4 δισεκατομμύρια έως ~500 δισεκατομμύρια παραμέτρους, συμπεριλαμβανομένων πυκνών (dense) decoder‑only Transformer μοντέλων της σειράς Nemotron‑4 (2024), υβριδικών Mamba‑Transformer (Nemotron‑H, 2025) και υβριδικών Mamba‑Transformer με Mixture-of-Experts (MoE) στη σειρά Nemotron 3 (2025). Από τον Μάρτιο του 2026, η οικογένεια αριθμεί περισσότερα από 20 μοντέλα, καλύπτοντας εργασίες παραγωγής κειμένου, συλλογισμού, οπτικής κατανόησης εγγράφων, εξαγωγής πληροφοριών και αξιολόγησης ποιότητας απαντήσεων. Τα μοντέλα κυκλοφορούν κυρίως με ανοιχτά βάρη υπό τις άδειες NVIDIA Open Model License και Llama Community License.<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N3_whitepaper-1)[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N3_nano_report-2)[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N4_340B-3)</sup>

## Ιστορία και προϋποθέσεις

Η ανάπτυξη της οικογένειας Nemotron πραγματοποιείται στο πλαίσιο της στρατηγικής της NVIDIA για τη δημιουργία ολοκληρωμένης στοίβας εργαλείων για τη γεννητική τεχνητή νοημοσύνη: από την υποδομή εκπαίδευσης (DGX, υπερυπολογιστές βασισμένοι σε GPU H100/B200) έως τις πλατφόρμες εκπαίδευσης (NeMo Framework), ευθυγράμμισης (NeMo‑Aligner), ανάπτυξης (NIM — NVIDIA Inference Microservices) και ασφάλειας (NeMo Guardrails).<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-NV_developer-4)[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-NeMo_docs-5)</sup>

### Nemotron‑3 8B (2023)

Το πρώτο δημόσια διαθέσιμο μοντέλο της σειράς — ένας αποκωδικοποιητής Transformer με 8 δισεκατομμύρια παραμέτρους και πλαίσιο 4096 token, εκπαιδευμένο σε **3,8 τρισεκατομμύρια token** σε 53 φυσικές και 37 γλώσσες προγραμματισμού. Η εκπαίδευση διεξήχθη σε 1024 GPU A100 για 19 ημέρες. Δεν δημοσιεύτηκε επίσημη τεχνική έκθεση στο arXiv. Το μοντέλο διανεμήθηκε μέσω NeMo Framework και Hugging Face, με παραλλαγές Chat (SFT και SteerLM). Άδεια — NVIDIA AI Foundation Models Community License.<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N3_8B_card-6)[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-MS_nemotron3-7)</sup>

*Σημείωση για τις ονομασίες*: το «Nemotron‑3» του 2023 και το «Nemotron 3» του Δεκεμβρίου 2025 είναι διαφορετικά μοντέλα. Το πρώτο ήταν ένα πρώιμο πρωτότυπο, το δεύτερο — η τρέχουσα γενιά με αρχιτεκτονική MoE.

### Nemotron‑4 15B (Φεβρουάριος 2024)

Η πρώτη δημόσια τεκμηριωμένη έκδοση της σειράς Nemotron‑4 — ένα μοντέλο με 15 δισεκατομμύρια παραμέτρους, εκπαιδευμένο σε 8 τρισεκατομμύρια token για ~13 ημερολογιακές ημέρες σε 384 κόμβους DGX H100 (έως 3072 GPU). Χρησιμοποιήθηκε παραλληλισμός τανυστή 8 φορών και παραλληλισμός δεδομένων από 96 έως 288. Η κορυφαία MFU (Model FLOPs Utilization) ανήλθε σε 34,3 % με batch size 384. Η αρχιτεκτονική είναι decoder‑only Transformer με Grouped‑Query Attention (GQA) και Rotary Position Embeddings (RoPE). Σύμφωνα με τα αποτελέσματα των benchmark κατά τη δημοσίευση, το μοντέλο υπερτερούσε έναντι όλων των συγκρίσιμου μεγέθους ανοιχτών μοντέλων σε πολύγλωσσες εργασίες, συμπεριλαμβανομένων ορισμένων μοντέλων τετραπλάσιου μεγέθους.<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N4_15B-8)</sup>

### Nemotron‑4 340B (Ιούνιος 2024)

Τον Ιούνιο του 2024 κυκλοφόρησε το μεγαλύτερο μοντέλο της σειράς Nemotron‑4 — 340 δισεκατομμύρια παραμέτρων (331,6 δισ. μη‑embedding), προεκπαιδευμένο σε 9 τρισεκατομμύρια token (8 τρισ. προεκπαίδευση + 1 τρισ. συνεχής εκπαίδευση με επαναστάθμιση πηγών υψηλής ποιότητας). Η εκπαίδευση πραγματοποιήθηκε σε 768 κόμβους DGX H100 (έως 6144 GPU) με κορυφαία MFU 42,4 %, από τον Δεκέμβριο του 2023 έως τον Μάιο του 2024. Η οικογένεια περιλαμβάνει τρεις παραλλαγές: Base, Instruct και Reward. Το μέγεθος του μοντέλου επιλέχθηκε ώστε να χωράει σε έναν κόμβο DGX H100 (8 GPU) κατά την ανάπτυξη σε μορφή ακρίβειας FP8. Πάνω από το 98 % των δεδομένων που χρησιμοποιήθηκαν για την ευθυγράμμιση (alignment) παράχθηκαν συνθετικά από τα ίδια τα μοντέλα της σειράς σε επαναληπτική διαδικασία· η διοχέτευση συνθετικής παραγωγής δεδομένων είναι ανοιχτή για αναπαραγωγή.<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N4_340B-3)</sup>

### Llama‑3.1‑Nemotron‑70B (Οκτώβριος 2024)

Τον Οκτώβριο του 2024 κυκλοφόρησαν μοντέλα fine-tuned από το Meta Llama‑3.1‑70B‑Instruct: Llama‑3.1‑Nemotron‑70B‑Instruct και Llama‑3.1‑Nemotron‑70B‑Reward. Από την 1η Οκτωβρίου 2024, το μοντέλο Instruct κατείχε την 1η θέση ταυτόχρονα σε τρία αυτόματα benchmark: Arena Hard — 85,0, AlpacaEval 2 LC — 57,6 %, MT‑Bench (GPT‑4‑Turbo) — 8,98. Το Reward μοντέλο επέτυχε 94,1 % στο RewardBench.<sup>[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-LN70B_Instruct-9)[\[10\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-LN70B_Reward-10)</sup>

### Μετάβαση σε υβριδικές αρχιτεκτονικές (2025)

Το 2025, η σειρά επεκτάθηκε με υβριδικές αρχιτεκτονικές που συνδυάζουν στρώματα Mamba‑2 (State Space Model, SSM — μοντέλο χώρου καταστάσεων) και Transformer. Από τον Μάρτιο έως τον Μάιο 2025 κυκλοφόρησε η οικογένεια μοντέλων συλλογισμού **Llama‑Nemotron** (Nano 8B, Super 49B, Ultra 253B) με εναλλάξιμη λειτουργία συλλογισμού.<sup>[\[11\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-Llama_Nemotron-11)</sup> Τον Απρίλιο του 2025 δημοσιεύτηκε το **Nemotron‑H** (arXiv:2504.03624) — μια οικογένεια υβριδικών Mamba‑Transformer μοντέλων μεγέθους 8B, 56B και 47B παραμέτρων.<sup>[\[12\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-Nemotron_H-12)</sup> Τον Αύγουστο του 2025 παρουσιάστηκε το **Nemotron Nano 2** (9B‑v2, arXiv:2508.14444).<sup>[\[13\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-Nano2-13)</sup>

### Nemotron 3 (Δεκέμβριος 2025)

Τις 15 Δεκεμβρίου 2025 ανακοινώθηκε η τρίτη γενιά — η οικογένεια Nemotron 3 με μοντέλα Nano, Super και Ultra, που συνδυάζει αρχιτεκτονικές Mamba‑2, Transformer και MoE με παράθυρο πλαισίου έως 1 εκατομμύριο token. Το Nano κυκλοφόρησε με τεχνική έκθεση· Super και Ultra προγραμματίζονται για το πρώτο εξάμηνο του 2026.<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N3_whitepaper-1)[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N3_nano_report-2)[\[14\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N3_blog-14)[\[15\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-NVIDIA_news-15)</sup>

## Θεωρητικά θεμέλια

### Αρχιτεκτονική Transformer στο Nemotron‑4

Τα μοντέλα της σειράς Nemotron‑4 είναι χτισμένα πάνω στην τυπική αρχιτεκτονική αποκωδικοποιητή Transformer με αιτιακή προσοχή. Η πιθανότητα μιας ακολουθίας token $x_{1},x_{2},\ldots,x_{T}$ παραγοντοποιείται ως:

$$
p(x_{1},\ldots,x_{T}) = \prod\limits_{t = 1}^{T}p(x_{t} \mid x_{1},\ldots,x_{t - 1};\theta),
$$

όπου $\theta$ — οι παράμετροι του μοντέλου.<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N4_15B-8)</sup>

Ο μηχανισμός προσοχής υλοποιείται στην παραλλαγή Grouped‑Query Attention (GQA)<sup>[\[16\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-GQA-16)</sup>:

$$
\operatorname{Attention}(Q,K,V) = \operatorname{softmax}\!\left( \frac{QK^{\top}}{\sqrt{d_{k}}} \right)V,
$$

όπου $Q,K,V$ — οι πίνακες ερωτημάτων, κλειδιών και τιμών· $d_{k}$ — η διάσταση της κεφαλής προσοχής.

Για την κωδικοποίηση θέσεων χρησιμοποιούνται Rotary Position Embeddings (RoPE)<sup>[\[17\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-RoPE-17)</sup>:

$$
\operatorname{RoPE}(x_{m},m) = \begin{pmatrix}
{x_{m}^{(1)}\cos m\theta_{1} - x_{m}^{(2)}\sin m\theta_{1}} \\
{x_{m}^{(1)}\sin m\theta_{1} + x_{m}^{(2)}\cos m\theta_{1}} \\
 \vdots 
\end{pmatrix},
$$

όπου $x_{m}$ — το διάνυσμα στη θέση $m$, $\theta_{i} = 10000^{- 2i/d}$, $d$ — η διάσταση του διανύσματος.

Στα στρώματα MLP χρησιμοποιείται η ενεργοποίηση Squared ReLU: $f(x) = (\max(0,x))^{2}$, που εξασφαλίζει αραιότητα ενεργοποιήσεων. Τα μοντέλα δεν περιέχουν μεροληψία (bias), δεν χρησιμοποιούν dropout, και οι πίνακες embedding εισόδου και εξόδου δεν συνδέονται μεταξύ τους (untied embeddings). Ο tokenizer — SentencePiece BPE με διατήρηση κενών, χαρακτήρα‑ανά‑χαρακτήρα κατανομή ψηφίων και επιστροφή σε bytes, μέγεθος λεξιλογίου — 256 000.<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N4_15B-8)[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N4_340B-3)</sup>

##### Αρχιτεκτονικές παράμετροι Nemotron‑4

| Παράμετρος         | Nemotron‑4 15B            | Nemotron‑4 340B            |
|--------------------|---------------------------|----------------------------|
| Αριθμός παραμέτρων | 15 δισ. (3,2 δισ. embed.) | 340 δισ. (9,4 δισ. embed.) |
| Αριθμός στρωμάτων  | 32                        | 96                         |
| Κρυφή διάσταση     | 6144                      | 18 432                     |
| Κεφαλές προσοχής   | 48                        | 96                         |
| KV‑κεφαλές (GQA)   | 8                         | 8                          |
| Μήκος πλαισίου     | 4096                      | 4096                       |
| Μέγεθος λεξιλογίου | 256 000                   | 256 000                    |

Πηγές: arXiv:2402.16819, arXiv:2406.11704.<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N4_15B-8)[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N4_340B-3)</sup>

### Υβριδική αρχιτεκτονική Mamba‑Transformer (Nemotron‑H)

Στα μοντέλα Nemotron‑H, τα τυπικά μπλοκ αυτοπροσοχής αντικαθίστανται εν μέρει από μπλοκ Mamba‑2 — μοντέλα χώρου καταστάσεων (State Space Models, SSM). Κατά την αυτοπαλίνδρομη παραγωγή, κάθε στρώμα αυτοπροσοχής απαιτεί $O(n)$ πράξεις και μνήμη ανά βήμα (λόγω KV‑cache), ενώ τα στρώματα Mamba εξασφαλίζουν σταθερό κόστος μνήμης και υπολογισμού για κάθε παραγόμενο token.<sup>[\[12\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-Nemotron_H-12)</sup>

Το Mamba‑2 περιγράφεται από αναδρομική σχέση<sup>[\[18\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-Mamba2-18)</sup>:

$$
h_{t} = Ah_{t - 1} + Bx_{t},\quad y_{t} = Ch_{t},
$$

όπου $h_{t} \in {\mathbb{R}}^{N}$ — η κρυφή κατάσταση, $A \in {\mathbb{R}}^{N \times N}$ — ο διαγώνιος πίνακας μετάβασης καταστάσεων, $B \in {\mathbb{R}}^{N \times 1}$ και $C \in {\mathbb{R}}^{1 \times N}$ — πίνακες προβολής, $x_{t}$ — το εισερχόμενο token, $y_{t}$ — το σήμα εξόδου. Στο Mamba‑2, οι πίνακες $A$, $B$, $C$ εξαρτώνται από την είσοδο (input‑dependent), κάτι που διαφοροποιεί το μοντέλο από τα κλασικά γραμμικά SSM.

Στο Nemotron‑H‑56B χρησιμοποιούνται **54 στρώματα Mamba‑2 + 54 στρώματα MLP + 10 στρώματα αυτοπροσοχής**, με τα στρώματα προσοχής να κατανέμονται ομοιόμορφα μεταξύ των στρωμάτων Mamba. Το μοντέλο εκπαιδεύτηκε σε 20 τρισ. token σε μορφή FP8 (per‑tensor scaling) σε 6144 GPU H100. Η έκδοση Nemotron‑H‑8B περιέχει 24 στρώματα Mamba‑2, 24 στρώματα MLP και 4 στρώματα αυτοπροσοχής· η εκπαίδευση πραγματοποιήθηκε σε 15 τρισ. token.<sup>[\[12\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-Nemotron_H-12)</sup>

### Αρχιτεκτονική MoE του Nemotron 3

Τα μοντέλα Nemotron 3 (Δεκέμβριος 2025) συνδυάζουν τρία αρχιτεκτονικά συστατικά: Mamba‑2, Transformer και Mixture‑of‑Experts.<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N3_whitepaper-1)[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N3_nano_report-2)</sup> Το Nemotron 3 Nano (30B‑A3B) περιέχει 52 στρώματα: **23 στρώματα Mamba‑2 + MoE, 23 στρώματα MoE και 6 στρώματα GQA‑προσοχής**. Κάθε στρώμα MoE περιλαμβάνει 128 δρομολογούμενους (routed) εμπειρογνώμονες + 1 κοινό (shared) εμπειρογνώμονα, εκ των οποίων 6 ενεργοποιούνται για κάθε token. Η δρομολόγηση εκτελείται από εκπαιδεύσιμο MLP router με sigmoid gating. Η εξισορρόπηση φορτίου υλοποιείται χωρίς βοηθητική συνάρτηση απώλειας (aux‑loss‑free). Ο συνολικός αριθμός παραμέτρων ανέρχεται σε 31,6 δισεκατομμύρια, αλλά ενεργά ανά token είναι μόλις 3,2 δισεκατομμύρια.<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N3_nano_report-2)</sup>

Η κανονικοποίηση — RMSNorm<sup>[\[19\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-RMSNorm-19)</sup>. Τα positional embedding στα τμήματα Mamba απουσιάζουν (η πληροφορία θέσης είναι σιωπηρή στην κατάσταση SSM). Χρησιμοποιούνται untied embeddings, απουσία dropout και bias στα γραμμικά στρώματα.<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N3_nano_report-2)</sup>

### Επεκτάσεις στα Super/Ultra: LatentMoE και Multi‑Token Prediction

Τα μοντέλα Super και Ultra της οικογένειας Nemotron 3 εφαρμόζουν δύο επιπλέον αρχιτεκτονικές καινοτομίες:

- **Latent MoE (LatentMoE)** — προβολή της αναπαράστασης εισόδου σε λανθάνον χώρο μικρότερης διάστασης πριν τη δρομολόγηση, που επιτρέπει την αύξηση του αριθμού εμπειρογνωμόνων με συγκρίσιμο υπολογιστικό κόστος και βελτίωση της ακρίβειας χωρίς μείωση της απόδοσης.<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N3_whitepaper-1)</sup>
- **Multi‑Token Prediction (MTP)** — πρόβλεψη πολλαπλών επόμενων token ταυτόχρονα, που χρησιμοποιείται για τη βελτίωση της ποιότητας μεγάλων κειμένων και την κερδοσκοπική αποκωδικοποίηση κατά την εξαγωγή συμπερασμάτων (inference).<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N3_whitepaper-1)</sup>

Η εκπαίδευση Super και Ultra διεξάγεται σε μορφή NVFP4 — 4‑bit αριθμητική μορφή NVIDIA για την αρχιτεκτονική Blackwell.<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N3_whitepaper-1)</sup>

### Μέθοδοι συμπίεσης μοντέλων: Minitron, Puzzle, MiniPuzzle

Για τη δημιουργία συμπαγών μοντέλων, η NVIDIA εφαρμόζει αρκετές προσεγγίσεις:

- **Minitron** — μέθοδος δομημένης αποκοπής (pruning) και απόσταξης γνώσης (knowledge distillation). Εξετάζονται δύο τύποι pruning: κατά βάθος (αφαίρεση στρωμάτων) και κατά πλάτος (συνδυασμένη μείωση διαστάσεων κρυφών στρωμάτων, κεφαλών προσοχής και προβολών MLP). Η εφαρμογή του Minitron στο Nemotron‑4 15B επιτρέπει τη δημιουργία μοντέλων 8B και 4B με μείωση του κόστους εκπαίδευσης έως και 40 φορές σε σχέση με εκπαίδευση από την αρχή.<sup>[\[20\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-Minitron-20)</sup>
- **Puzzle** — αλγόριθμος Neural Architecture Search (NAS) που επιλέγει τη βέλτιστη διαμόρφωση κάθε μπλοκ (αριθμός KV‑κεφαλών, μέγεθος FFN, παρουσία/απουσία προσοχής) με απόσταξη ανά μπλοκ. Με αυτό τον τρόπο το Llama 3.1 405B συμπιέστηκε σε 253B (Llama‑Nemotron Ultra), και το Llama 3.3 70B σε 49B (Llama‑Nemotron Super).<sup>[\[21\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-Puzzle-21)</sup>
- **MiniPuzzle** — επέκταση του Puzzle για υβριδικές αρχιτεκτονικές, που συμπίεσε το Nemotron‑H‑56B σε 47B με μόλις 63 δισεκατομμύρια token απόσταξης. Με παρόμοια ακρίβεια, το συμπιεσμένο μοντέλο εκτελείται 20 % ταχύτερα.<sup>[\[12\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-Nemotron_H-12)</sup>

## Μέθοδοι ευθυγράμμισης

### HelpSteer και HelpSteer2

**HelpSteer** — σύνολο 37 120 παραδειγμάτων (άδεια CC‑BY‑4.0), δημιουργημένο σε συνεργασία με το Scale AI, στο οποίο κάθε απάντηση σχολιάζεται σύμφωνα με πέντε χαρακτηριστικά: χρησιμότητα (helpfulness), ορθότητα (correctness), συνοχή (coherence), πολυπλοκότητα (complexity) και αναλυτικότητα (verbosity) σε κλίμακα Likert 0–4.<sup>[\[22\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-HelpSteer-22)</sup>

**HelpSteer2** — ενημερωμένο σύνολο 21 362 παραδειγμάτων (10 681 prompt × 2 απαντήσεις), όπου πάνω από το 95 % των prompt προέρχονται από το ShareGPT (πραγματικά αιτήματα χρηστών). Περίπου 50 % των σχολίων φιλτραρίστηκαν ως μη επαρκούς ποιότητας. Η επέκταση **HelpSteer2‑Preference** προσθέτει ζευγαρωτές προτιμήσεις σχολιαστών, επιτρέποντας την εκπαίδευση τόσο παλινδρομικών όσο και ζευγαρωτών μοντέλων ανταμοιβής στα ίδια δεδομένα.<sup>[\[23\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-HelpSteer2-23)[\[24\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-HelpSteer2_Pref-24)</sup>

### SteerLM

**SteerLM** — μέθοδος SFT (Supervised Fine‑Tuning — εποπτευόμενη βαθμολόγηση) με εξαρτημένη εκπαίδευση σε χαρακτηριστικά (helpfulness, correctness, coherence, complexity, verbosity), που επιτρέπει στον χρήστη να ελέγχει το στυλ απάντησης κατά την εξαγωγή συμπερασμάτων. Η διοχέτευση περιλαμβάνει: (1) εκπαίδευση μοντέλου πρόβλεψης χαρακτηριστικών (APM) στο HelpSteer, (2) σχολιασμό δεδομένων με το APM, (3) SFT με εξάρτηση από στοχευμένες τιμές χαρακτηριστικών, (4) bootstrapping.<sup>[\[25\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-SteerLM-25)</sup>

### DPO και RPO

**DPO (Direct Preference Optimization)** — μέθοδος άμεσης βελτιστοποίησης προτιμήσεων χωρίς ρητό μοντέλο ανταμοιβής, που χρησιμοποιείται στις διοχετεύσεις Nemotron‑4 340B Instruct και Nemotron Nano 2.<sup>[\[26\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-DPO-26)</sup>

**RPO (Reward‑aware Preference Optimization)** — ενοποιημένο μαθηματικό πλαίσιο της NVIDIA, που γενικεύει DPO, IPO, SimPO, REINFORCE και SteerLM 2.0 ως ειδικές περιπτώσεις. Το RPO ελαχιστοποιεί την απόσταση μεταξύ των προβλέψεων του σιωπηρού μοντέλου ανταμοιβής και του στοχευμένου ρητού μοντέλου<sup>[\[27\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-RPO-27)</sup>:

$$
\mathcal{L}_{\text{RPO}}(\theta) = {\mathbb{E}}_{(x,y_{w},y_{l}) \sim \mathcal{D}}\left\lbrack d\!\left( r_{\phi}(x,y_{w}) - r_{\phi}(x,y_{l}),\;\beta\log\frac{\pi_{\theta}(y_{w}|x)}{\pi_{\text{ref}}(y_{w}|x)} - \beta\log\frac{\pi_{\theta}(y_{l}|x)}{\pi_{\text{ref}}(y_{l}|x)} \right) \right\rbrack,
$$

όπου $r_{\phi}$ — το ρητό μοντέλο ανταμοιβής, $\pi_{\theta}$ — η εκπαιδευόμενη πολιτική, $\pi_{\text{ref}}$ — η πολιτική αναφοράς, $d( \cdot , \cdot )$ — η συνάρτηση απόστασης, $y_{w}$/$y_{l}$ — η προτιμώμενη/απορριπτόμενη απάντηση. Το RPO εφαρμόζεται κατά την εκπαίδευση του Nemotron‑4 340B Instruct και των μοντέλων Llama‑Nemotron.<sup>[\[27\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-RPO-27)[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N4_340B-3)[\[11\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-Llama_Nemotron-11)</sup>

### Εκπαίδευση με ενίσχυση σε πολλαπλά περιβάλλοντα (RLVR)

Στο Nemotron 3 εφαρμόζεται Multi‑environment RLVR (Reinforcement Learning from Verifiable Rewards) — ταυτόχρονη εκπαίδευση σε πολλαπλά περιβάλλοντα στο πλαίσιο του NeMo Gym: αγωνιστικά μαθηματικά, προγραμματισμός, QA, tool‑use, instruction‑following, μεγάλο πλαίσιο. Ο αλγόριθμος — GRPO (Group Relative Policy Optimization) με masked importance sampling.<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N3_nano_report-2)[\[14\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N3_blog-14)</sup>

Το Nemotron 3 υποστηρίζει λεπτομερή **έλεγχο προϋπολογισμού συλλογισμού** (reasoning budget control): ο χρήστης μπορεί να ορίσει το όριο token για το thinking trace μέσω μιας σημαίας στο chat template (εναλλαγή «detailed thinking on/off» ή περιορισμός μήκους).<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N3_nano_report-2)</sup>

## Σειρά μοντέλων

### Συνοπτικός πίνακας

| Μοντέλο                       | Έτος      | Συνολικές / Ενεργές παράμετροι | Πλαίσιο   | Αρχιτεκτονική                  | Βασικά χαρακτηριστικά                                               |
|-------------------------------|-----------|--------------------------------|-----------|--------------------------------|---------------------------------------------------------------------|
| **Nemotron‑3 8B**             | 2023      | 8B / 8B                        | 4K        | Dense Transformer              | 3,8T token· 1024 GPU A100· 19 ημέρες                                |
| **Nemotron‑4 15B**            | 2024      | 15B / 15B                      | 4K        | Dense Transformer              | 8T token· MFU 34,3 %                                                |
| **Nemotron‑4 340B**           | 2024      | 340B / 340B                    | 4K        | Dense Transformer              | 9T token· Base/Instruct/Reward· \>98 % συνθετικά δεδομένα alignment |
| **Llama‑3.1‑Nemotron‑70B**    | 2024      | 70B / 70B                      | 128K      | Dense Transformer (Llama 3.1)  | RLHF (REINFORCE)· RewardBench 94,1 %                                |
| **Llama‑Nemotron Nano 8B**    | 2025      | 8B / 8B                        | 128K      | Dense Transformer (Llama 3.1)  | Reasoning toggle                                                    |
| **Llama‑Nemotron Nano 4B**    | 2025      | 4B / 4B                        | 128K      | Dense Transformer (Minitron)   | Συμπίεση NAS από Llama 3.1 8B                                       |
| **Llama‑Nemotron Super 49B**  | 2025      | 49B / 49B                      | 128K      | Dense Transformer (Puzzle NAS) | Από Llama 3.3 70B                                                   |
| **Llama‑Nemotron Ultra 253B** | 2025      | 253B / 253B                    | 128K      | Dense Transformer (Puzzle NAS) | Από Llama 3.1 405B· GPQA 76,0 %                                     |
| **Nemotron‑H 8B**             | 2025      | 8B / 8B                        | —         | Υβριδικό Mamba‑Transformer     | 15T token· 24 Mamba‑2 + 24 MLP + 4 Attn                             |
| **Nemotron‑H 56B**            | 2025      | 56B / 56B                      | —         | Υβριδικό Mamba‑Transformer     | 20T token FP8· 54 Mamba‑2 + 54 MLP + 10 Attn                        |
| **Nemotron‑H 47B**            | 2025      | 47B / 47B                      | ~1M (FP4) | Υβριδικό Mamba‑Transformer     | MiniPuzzle από 56B· +20 % ταχύτητα                                  |
| **Nemotron Nano 2 (9B)**      | 2025      | 12B → 9B / 9B                  | 128K      | Υβριδικό Mamba‑Transformer     | 20T token· απόσταξη Minitron                                        |
| **Nemotron 3 Nano**           | 2025      | 31,6B / 3,2B                   | 1M        | Υβριδικό Mamba‑Transformer MoE | 25T token· 128 εμπειρογνώμονες, 6 ενεργοί                           |
| **Nemotron 3 Super**          | 2025–2026 | ~100B / ~10B                   | 1M        | Υβριδικό LatentMoE             | MTP· NVFP4                                                          |
| **Nemotron 3 Ultra**          | 2025–2026 | ~500B / ~50B                   | 1M        | Υβριδικό LatentMoE             | MTP· NVFP4                                                          |

### Nemotron‑4 15B

Αρχιτεκτονική: 32 στρώματα, hidden dimension 6144, 48 κεφαλές προσοχής, 8 KV‑κεφαλές (GQA). Συνολικός αριθμός παραμέτρων — 15 δισεκατομμύρια (3,2 δισ. embedding + 12,5 δισ. non‑embedding). Αποτελέσματα: MMLU — 64,2 % (5‑shot), BBH — 58,7 % (3‑shot), GSM8K — 46,0 % (8‑shot, maj@1), HumanEval — 31,6 % (0‑shot, pass@1). Σε πολύγλωσσα benchmark (XCOPA, TyDiQA‑GoldP, MGSM), το μοντέλο υπερτερούσε έναντι μοντέλων 4 φορές μεγαλύτερων.<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N4_15B-8)</sup>

### Nemotron‑4 340B

Αρχιτεκτονική: 96 στρώματα, hidden dimension 18 432, 96 κεφαλές προσοχής, 8 KV‑κεφαλές.

**Nemotron‑4 340B Base** έδειξε: MMLU — 81,1 % (5‑shot), BBH — 85,4 % (3‑shot), HumanEval — 57,3 % (0‑shot), ARC‑Challenge — 94,3 % (25‑shot).<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N4_340B-3)</sup>

**Nemotron‑4 340B Instruct** πέρασε από πολυεταπική ευθυγράμμιση: Code SFT → General SFT → DPO → RPO (3 γύροι). Αποτελέσματα: MT‑Bench — 8,22 (κριτής GPT‑4‑Turbo), MMLU — 78,7 % (0‑shot), GSM8K — 92,3 % (0‑shot), HumanEval — 73,2 % (0‑shot), Arena Hard — 54,2, AlpacaEval 2.0 LC — 41,5 %.<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N4_340B-3)</sup>

**Nemotron‑4 340B Reward** αντικαθιστά το τελικό στρώμα softmax με γραμμική προβολή της κρυφής κατάστασης του τελευταίου στρώματος σε διάνυσμα 5 χαρακτηριστικών HelpSteer2. Η τελική ανταμοιβή είναι σταθμισμένο άθροισμα πέντε χαρακτηριστικών. Η εκπαίδευση πραγματοποιήθηκε σε 2 εποχές στα δεδομένα HelpSteer2 (batch size 128). Στο RewardBench, το μοντέλο επέτυχε 92,0 %, υπερτερώντας έναντι GPT‑4o (84,7 %), Gemini 1.5 Pro (88,1 %) και Claude‑3‑Opus (80,7 %) κατά τη δημοσίευση.<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N4_340B-3)</sup>

| Μοντέλο                  | Arena Hard | AlpacaEval 2.0 LC | MT‑Bench |
|--------------------------|------------|-------------------|----------|
| Nemotron‑4‑340B‑Instruct | 54,2       | 41,5 %            | 8,22     |
| Llama‑3‑70B‑Instruct     | 41,1       | 34,4 %            | 8,16     |
| Mixtral‑8x22B‑Instruct   | 36,4       | 30,9 %            | 7,63     |
| Qwen‑2‑72B‑Instruct      | 48,1       | 38,8 %            | 8,26     |

Πηγή: arXiv:2406.11704, πίνακας 5.<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N4_340B-3)</sup>

### Llama‑3.1‑Nemotron‑70B

**Llama‑3.1‑Nemotron‑70B‑Reward** εκπαιδεύτηκε με υβριδική μέθοδο που συνδυάζει Bradley‑Terry (ζευγαρωτές προτιμήσεις) και παλινδρόμηση SteerLM (πολυχαρακτηριστική αξιολόγηση σε κλίμακα Likert). Η εκπαίδευση πραγματοποιήθηκε αποκλειστικά στα δεδομένα HelpSteer2 (CC‑BY‑4.0). Στο RewardBench, το μοντέλο επέτυχε 94,1 %, καταλαμβάνοντας την 1η θέση κατά τη δημοσίευση.<sup>[\[10\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-LN70B_Reward-10)</sup>

**Llama‑3.1‑Nemotron‑70B‑Instruct** ευθυγραμμίστηκε με τη μέθοδο RLHF χρησιμοποιώντας τον αλγόριθμο REINFORCE (όχι PPO) και το μοντέλο ανταμοιβής Nemotron‑70B‑Reward. Η υποδομή — NeMo‑Aligner με επιτάχυνση TRT‑LLM.<sup>[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-LN70B_Instruct-9)</sup>

### Llama‑Nemotron: Nano, Super, Ultra (2025)

Οικογένεια μοντέλων συλλογισμού που προέκυψαν από το Llama 3.x με μεθόδους NAS, απόσταξης και εκτεταμένης μετά-εκπαίδευσης.<sup>[\[11\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-Llama_Nemotron-11)</sup>

| Μοντέλο                   | Παράμετροι         | Βασικό μοντέλο                 | Πλαίσιο |
|---------------------------|--------------------|--------------------------------|---------|
| Llama‑Nemotron‑Nano 8B    | 8 δισεκατομμύρια   | Llama‑3.1‑8B‑Instruct          | 128K    |
| Llama‑Nemotron‑Nano 4B    | 4 δισεκατομμύρια   | Minitron 4B (από Llama 3.1 8B) | 128K    |
| Llama‑Nemotron‑Super 49B  | 49 δισεκατομμύρια  | Llama‑3.3‑70B → NAS (Puzzle)   | 128K    |
| Llama‑Nemotron‑Ultra 253B | 253 δισεκατομμύρια | Llama‑3.1‑405B → NAS (Puzzle)  | 128K    |

Πεντάβαθμη διοχέτευση εκπαίδευσης: (1) NAS + FFN Fusion, (2) απόσταξη + συνεχής προεκπαίδευση, (3) SFT (συμπεριλαμβανομένων ιχνών συλλογισμού DeepSeek‑R1), (4) εκτεταμένο RL (GRPO για Ultra, REINFORCE/RLOO + Online RPO για Nano), (5) ευθυγράμμιση για διάλογο.<sup>[\[11\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-Llama_Nemotron-11)</sup>

Τα μοντέλα ήταν τα πρώτα μεταξύ των ανοιχτών LLM που υποστηρίζουν **εναλλάξιμη λειτουργία συλλογισμού** (reasoning toggle): όταν είναι ενεργοποιημένη («detailed thinking on» στο σύστημα prompt), το μοντέλο παράγει αλυσίδα συλλογισμού στις ετικέτες `<think>...</think>` πριν από την απάντηση· όταν είναι απενεργοποιημένη — απαντά άμεσα.<sup>[\[11\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-Llama_Nemotron-11)</sup>

Αποτελέσματα Llama‑Nemotron‑Ultra 253B (reasoning ON): GPQA Diamond — 76,0 %, AIME 2024 — 80,8 %, MATH 500 — ~97 %. Για σύγκριση: DeepSeek‑R1 (671B συνολικά / 37B ενεργά) — GPQA Diamond 71,5 %, AIME 2024 ~79,8 %. Το Ultra τοποθετείται σε έναν κόμβο 8×H100.<sup>[\[11\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-Llama_Nemotron-11)</sup>

### Nemotron‑H (Απρίλιος 2025)

Οικογένεια πυκνών υβριδικών μοντέλων, εκπαιδευμένων από την αρχή και σχεδιασμένων για εργασίες με μεγάλες παραγωγές. Το Nemotron‑H‑56B εκπαιδεύτηκε σε 20 τρισ. token σε FP8 — ένα από τα μεγαλύτερα δημόσια πειράματα FP8-προεκπαίδευσης. Το Nemotron‑H‑47B παράχθηκε από τη συμπίεση του 56B με τη μέθοδο MiniPuzzle (63 δισ. token απόσταξης) και χωράει στη μνήμη μιας RTX 5090 (FP4) με πλαίσιο ~1M token.<sup>[\[12\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-Nemotron_H-12)</sup>

| Benchmark             | Nemotron‑H‑56B | Nemotron‑H‑47B | Qwen‑2.5‑72B | Llama‑3.1‑70B |
|-----------------------|----------------|----------------|--------------|---------------|
| MMLU‑Pro (5‑shot CoT) | 60,5           | 61,8           | 58,8         | 51,3          |
| MMLU (5‑shot)         | 84,2           | 83,6           | 86,1         | 78,8          |
| GSM8K (8‑shot CoT)    | 93,7           | 93,3           | 90,9         | 83,9          |
| HumanEval (0‑shot)    | 60,4           | 61,0           | 56,7         | 57,3          |

Πηγή: arXiv:2504.03624.<sup>[\[12\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-Nemotron_H-12)</sup>

Κατά την παραγωγή με 65 536 εισερχόμενα και 1024 εξερχόμενα token σε H100, το μοντέλο Nemotron‑H‑47B λειτουργούσε 2,9 φορές ταχύτερα από Qwen‑2.5‑72B και Llama‑3.1‑70B.<sup>[\[12\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-Nemotron_H-12)</sup>

### Nemotron Nano 2 (Αύγουστος 2025)

Υβριδικό Mamba‑Transformer μοντέλο για συλλογισμό. Το **Nemotron‑Nano‑12B‑v2‑Base** — το γονικό μοντέλο με 62 στρώματα (κυρίως Mamba‑2 + MLP + 4 στρώματα προσοχής), εκπαιδευμένο σε 20 τρισ. token σε FP8 από την αρχή. Από αυτό, με τη μέθοδο εκτεταμένου Minitron, παράχθηκε το **Nemotron‑Nano‑9B‑v2**, ικανό να λειτουργεί σε πλαίσιο 128K token σε μία GPU NVIDIA A10G (22 GB, BF16). Μετά-εκπαίδευση: SFT (80 δισ. token, συμπεριλαμβανομένων ιχνών DeepSeek‑R1‑0528) → GRPO → DPO → RLHF. Στα benchmark συλλογισμού, το μοντέλο είναι συγκρίσιμο με το Qwen3‑8B σε ακρίβεια, αλλά επιτυγχάνει 3–6πλάσια επιτάχυνση παραγωγής σε μεγάλες ακολουθίες εξόδου.<sup>[\[13\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-Nano2-13)</sup>

### Nemotron 3 Nano 30B‑A3B

Κυκλοφόρησε τον Δεκέμβριο του 2025. Παράμετροι: 31,6 δισεκατομμύρια συνολικά, 3,2 δισεκατομμύρια ενεργά. Αρχιτεκτονική: 52 στρώματα, hidden dimension 2688, expert dimension 1856, διάσταση Mamba state 128. MoE: 128 δρομολογούμενοι εμπειρογνώμονες + 1 κοινός, 6 ενεργοί ανά token. Πλαίσιο — έως 1 048 576 token. Εκπαίδευση σε 25 τρισ. token (πρόγραμμα WSD, batch size 3072, κατάληξη δεδομένων — Ιούνιος 2025) σε δύο φάσεις: Φάση 1 — 23,5 τρισ. (ποικίλα δεδομένα), Φάση 2 — 1,5 τρισ. (δεδομένα υψηλής ποιότητας) + 121 δισ. token long‑context CPT.<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N3_nano_report-2)</sup>

| Benchmark             | Nemotron 3 Nano 30B‑A3B | Qwen3‑30B‑A3B‑Thinking | GPT‑OSS‑20B |
|-----------------------|-------------------------|------------------------|-------------|
| MMLU‑Pro              | 78,30                   | 80,9                   | 75,0        |
| AIME25 (no tools)     | 89,06                   | 85,0                   | 91,7        |
| AIME25 (with tools)   | 99,17                   | —                      | 98,7        |
| GPQA (no tools)       | 73,04                   | 73,4                   | 71,5        |
| LiveCodeBench v6      | 68,25                   | 66,0                   | 61,0        |
| SWE‑Bench (OpenHands) | 38,76                   | 22,0\*                 | 34,0        |
| TauBench V2 Avg       | 49,04                   | 47,7                   | 47,5        |
| Arena‑Hard‑V2 Avg     | 67,65                   | 57,8                   | 48,55       |
| RULER‑100 @ 1M        | 86,34                   | 77,5                   | —           |

\* — τιμές από δευτερεύουσες πηγές· συνθήκες αναπαραγωγής — NeMo Evaluator SDK. Πηγή: arXiv:2512.20848.<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N3_nano_report-2)[\[28\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-NeMo_eval-28)</sup>

Απόδοση (8K είσοδος / 16K έξοδος, single H200): 3,3 φορές υψηλότερη από Qwen3‑30B‑A3B‑Thinking και 2,2 φορές υψηλότερη από GPT‑OSS‑20B.<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N3_nano_report-2)</sup>

### Πρόσθετα μοντέλα και κατευθύνσεις

- **OpenReasoning‑Nemotron** (Ιούλιος 2025) — σειρά μοντέλων 1,5B–32B παραμέτρων, βασισμένων στο Qwen 2.5 και fine-tuned στα δεδομένα DeepSeek‑R1‑0528. Η παραλλαγή 32B με GenSelect@64 υπερτερεί έναντι του o3 (high) σε ορισμένα μαθηματικά benchmark.<sup>[\[29\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-OpenReasoning-29)</sup>
- **Nemotron Elastic** (arXiv:2511.16664) — πλαίσιο ένθετων υπο-μοντέλων (6B, 9B, 12B) μέσα σε ένα γονικό μοντέλο, που μειώνει το κόστος εκπαίδευσης κατά 360 φορές σε σχέση με εκπαίδευση από την αρχή.<sup>[\[30\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-Elastic-30)</sup>
- **Nemotron‑CrossThink** — πλαίσιο πολυτομεακής εκπαίδευσης με ενίσχυση πέραν των μαθηματικών εργασιών, που επέτυχε +30,1 % στο MATH‑500 και +12,8 % στο MMLU‑PRO.<sup>[\[31\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-CrossThink-31)</sup>
- **Nemotron‑UltraLong** — επέκταση πλαισίου έως 4 εκατομμύρια token.<sup>[\[32\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-UltraLong-32)</sup>
- **Jet‑Nemotron** — NAS μετά-εκπαίδευσης για συμπαγή υβριδικά μοντέλα 2B/4B.<sup>[\[33\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-JetNemotron-33)</sup>

### Εξειδικευμένα μοντέλα

Στο οικοσύστημα Nemotron υπάρχουν επίσης μοντέλα για εξειδικευμένες εργασίες:

- **Nemotron Nano V2 VL** — vision‑language μοντέλο για OCR, επεξεργασία πινάκων και βίντεο.<sup>[\[34\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-NanoV2_VL-34)</sup>
- **Nemotron Parse 1.1** — μοντέλο για OCR και εξαγωγή δομής εγγράφων.<sup>[\[35\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-Parse-35)</sup>
- **Nemotron ColEmbed V2** — μοντέλο embedding για οπτική αναζήτηση εγγράφων (late interaction).<sup>[\[36\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-ColEmbed-36)</sup>
- **Nemotron Speech** — μοντέλα για αυτόματη αναγνώριση ομιλίας (ASR), σύνθεση ομιλίας (TTS) και μηχανική μετάφραση (NMT).<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N3_whitepaper-1)</sup>
- **Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B V3** — μοντέλο ταξινόμησης μη ασφαλούς περιεχομένου σε 23 κατηγορίες σε 9 γλώσσες με ακρίβεια 84,2 %.<sup>[\[37\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-Safety-37)</sup>

## Δεδομένα προεκπαίδευσης

### Σύνθεση δεδομένων Nemotron‑4

Το σώμα προεκπαίδευσης των Nemotron‑4 15B και 340B αποτελείται από τρεις κύριες κατηγορίες: αγγλικά κείμενα (70 %), πολύγλωσσα κείμενα σε 53 γλώσσες (15 %) και πηγαίος κώδικας σε 43 γλώσσες προγραμματισμού (15 %). Εφαρμόστηκε αφαίρεση διπλότυπων σε επίπεδο εγγράφου (exact και near‑duplicate), καθώς και φιλτράρισμα με χρήση γλωσσικών μοντέλων και ευρετικών κανόνων. Το μοντέλο 15B εκπαιδεύτηκε σε 8 τρισ. token, το μοντέλο 340B — σε 9 τρισ. (8 τρισ. προεκπαίδευση + 1 τρισ. συνεχής εκπαίδευση με επαναστάθμιση πηγών υψηλής ποιότητας).<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N4_15B-8)[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N4_340B-3)</sup>

### Nemotron‑CC

Το σύνολο δεδομένων **Nemotron‑CC** σχηματίστηκε από το Common Crawl χρησιμοποιώντας σύνολο ταξινομητών ποιότητας και συνθετική παράφραση κειμένων. Ο συνολικός όγκος — **6,3 τρισεκατομμύρια token** (4,4 τρισ. αφαιρεθέντων διπλότυπων + 1,9 τρισ. συνθετικές αναδιατυπώσεις). Η διοχέτευση ενσωματώθηκε στο εργαλείο NeMo Curator. Η εργασία έγινε αποδεκτή ως Long Paper στο συνέδριο ACL 2025.<sup>[\[38\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-NemotronCC-38)</sup>

### Nemotron‑CC‑Math

Μαθηματικά προσανατολισμένο υποσύνολο όγκου **133 δισεκατομμυρίων token**, εξαγόμενο από το Common Crawl με τη διοχέτευση Lynx + LLM με διατήρηση της δομής μαθηματικών τύπων και κώδικα σε LaTeX.<sup>[\[39\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-NemotronCC_Math-39)</sup>

### Δεδομένα Nemotron 3 Nano

Η προεκπαίδευση του Nemotron 3 Nano πραγματοποιήθηκε σε 25 τρισ. token. Το σύνολο περιλαμβάνει: Nemotron‑CC‑v2.1, Nemotron‑CC‑Code‑v1, Nemotron‑CC‑Math‑v1 και εξειδικευμένα STEM dataset. Για την εκπαίδευση μεγάλου πλαισίου χρησιμοποιήθηκαν επιπλέον 121 δισεκατομμύρια token CPT.<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N3_nano_report-2)</sup>

### Nemotron Pretraining Dataset v1

Συνθετικά παραγόμενο σύνολο που καλύπτει STEM, ακαδημαϊκά κείμενα, εργασίες συλλογισμού και πολύγλωσσους τομείς· περιέχει πάνω από 10 τρισ. γλωσσικά token και 18 εκατομμύρια δείγματα για SFT. Όλα τα σύνολα δεδομένων διανέμονται υπό ανοιχτές επιτρεπτικές άδειες.<sup>[\[40\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-NemotronNano2_page-40)</sup>

### Διοχέτευση συνθετικής παραγωγής δεδομένων (SDG)

Η διοχέτευση που περιγράφεται στην έκθεση για το Nemotron‑4 340B περιλαμβάνει τα ακόλουθα στάδια<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N4_340B-3)</sup>:

- **Παραγωγή prompt**: συνθετικά μονόγυρα και δίγυρα ερωτήματα, παραγόμενα με τη βοήθεια Mixtral‑8x7B‑Instruct‑v0.1 (άδεια Apache 2.0) βάσει προτύπων Open QA, Writing, Closed QA, Math & Coding.
- **Παραγωγή απαντήσεων**: πολλαπλές απαντήσεις από ενδιάμεσες εκδόσεις μοντέλων για διασφάλιση ποικιλομορφίας.
- **Αξιολόγηση ποιότητας**: τρεις προσεγγίσεις — Ground‑Truth‑as‑a‑Judge (για εργασίες με επαληθεύσιμη απάντηση), LLM‑as‑Judge (σύγκριση ζευγών απαντήσεων από γλωσσικό μοντέλο), Reward‑Model‑as‑Judge (χρήση Nemotron‑4‑340B‑Reward).
- **Επαναληπτική ευθυγράμμιση** από ασθενή σε ισχυρά μοντέλα (weak‑to‑strong).

Από ~20 000 παραδείγματα με ανθρώπινες σχολιασμούς (10 000 για SFT, 10 000 HelpSteer2 για το μοντέλο ανταμοιβής) συντέθηκε ολόκληρος ο υπόλοιπος όγκος δεδομένων ευθυγράμμισης.<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N4_340B-3)</sup>

## Κβαντοποίηση και βελτιστοποίηση inference

Τα μοντέλα Nemotron 3 Nano υποστηρίζουν Post‑Training Quantization (PTQ) σε FP8 με χρήση ModelOpt και Megatron‑LM. Εφαρμόζεται selective quantization — τα στρώματα attention και μέρος των Mamba διατηρούνται σε BF16 για διατήρηση ποιότητας· τα υπόλοιπα κβαντοποιούνται σε FP8. Σύμφωνα με την τεχνική έκθεση, αυτό εξασφαλίζει ~99 % διατήρηση ακρίβειας.<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N3_nano_report-2)</sup> Το Nano υποστηρίζει επίσης inference σε μορφή NVFP4.<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N3_whitepaper-1)</sup>

## Συνοπτικός πίνακας benchmark ανά γενιά

| Μοντέλο                         | MMLU   | GSM8K  | HumanEval | Arena Hard | MT‑Bench | Συνθήκες                  |
|---------------------------------|--------|--------|-----------|------------|----------|---------------------------|
| Nemotron‑4 15B                  | 64,2 % | 46,0 % | 31,6 %    | —          | —        | base· 5‑/8‑/0‑shot        |
| Nemotron‑4 340B Base            | 81,1 % | —      | 57,3 %    | —          | —        | 5‑/—/0‑shot               |
| Nemotron‑4 340B Instruct        | 78,7 % | 92,3 % | 73,2 %    | 54,2       | 8,22     | 0‑shot                    |
| Llama‑3.1‑Nemotron‑70B‑Instruct | —      | —      | —         | 85,0       | 8,98     | Οκτ. 2024                 |
| LN‑Ultra 253B (reasoning ON)    | —      | —      | —         | —          | —        | GPQA 76,0 %, AIME 80,8 %  |
| Nemotron‑H‑47B                  | 83,6 % | 93,3 % | 61,0 %    | —          | —        | 5‑/8‑CoT/0‑shot           |
| Nemotron 3 Nano (30B‑A3B)       | —      | —      | —         | 67,7 (v2)  | —        | AIME25 89,1 %, LCB 68,3 % |

Η σύγκριση πρέπει να ερμηνεύεται με προσοχή: οι συνθήκες αξιολόγησης, οι εκδόσεις benchmark και οι ημερομηνίες διεξαγωγής των δοκιμών διαφέρουν μεταξύ των γενεών. Τα αποτελέσματα προέρχονται από τεχνικές εκθέσεις της NVIDIA· ανεξάρτητες αξιολογήσεις ενδέχεται να διαφέρουν (βλ. ενότητα «Περιορισμοί»).<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N4_15B-8)[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N4_340B-3)[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-LN70B_Instruct-9)[\[11\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-Llama_Nemotron-11)[\[12\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-Nemotron_H-12)[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N3_nano_report-2)</sup>

## Εφαρμογές

### Ανάπτυξη μέσω NVIDIA NIM

NVIDIA NIM — σύνολο βελτιστοποιημένων containerized μικροϋπηρεσιών για inference με API συμβατό με OpenAI. Τα μοντέλα Nemotron είναι διαθέσιμα ως μικροϋπηρεσίες NIM στην πλατφόρμα build.nvidia.com. Το NIM υποστηρίζει μορφές FP8, BF16, NVFP4 και ανάπτυξη μέσω Helm charts σε Kubernetes. Τα μοντέλα είναι επίσης συμβατά με ανεξάρτητα πλαίσια: vLLM, SGLang, Ollama, llama.cpp, TensorRT‑LLM.<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-NV_developer-4)[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N3_whitepaper-1)</sup>

### Συνθετική παραγωγή δεδομένων

Το Nemotron‑4 340B σχεδιάστηκε για χρήση ως γεννήτρια συνθετικών δεδομένων: το μοντέλο Instruct παράγει απαντήσεις, το μοντέλο Reward τις αξιολογεί και τις φιλτράρει. Η άδεια NVIDIA Open Model License επιτρέπει ρητά τη χρήση εξόδων του μοντέλου για εκπαίδευση άλλων μοντέλων. Σύμφωνα με τα στοιχεία της ServiceNow, το 15 % των δεδομένων προεκπαίδευσης του μοντέλου τους Apriel 1.6 προέρχεται από σύνολα δεδομένων Nemotron.<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N4_340B-3)[\[15\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-NVIDIA_news-15)[\[41\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-NeMo_synth-41)</sup>

### Συστήματα πρακτόρων

Τα μοντέλα της οικογένειας Nemotron 3 (Nano, Super, Ultra) προορίζονται για φόρτους εργασίας πολλαπλών πρακτόρων: σχεδιασμός, retrieval, κλήση εργαλείων (tool use). Το Nemotron 3 Nano επιτυγχάνει αποτέλεσμα 38,76 % στο SWE‑Bench (με OpenHands) και 49,04 % (μέσος όρος) στο TauBench V2.<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N3_nano_report-2)</sup>

### Εταιρικές εφαρμογές

Μεταξύ των δηλωθέντων εταίρων: ServiceNow (κοινό μοντέλο Apriel Nemotron 15B για αυτοματοποίηση ροών εργασίας), CrowdStrike (πλατφόρμα Charlotte AI), Perplexity (δρομολόγηση ερωτημάτων), Accenture, Cadence, Deloitte, Oracle, Palantir, Siemens, Synopsys, Zoom. Τα μοντέλα είναι διαθέσιμα στο AWS Amazon Bedrock· προγραμματίζεται υποστήριξη Google Cloud, CoreWeave, Nebius.<sup>[\[15\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-NVIDIA_news-15)</sup>

## Περιορισμοί και ανοιχτά προβλήματα

### Ανεξάρτητες αξιολογήσεις και αποκλίσεις από τα δεδομένα της NVIDIA

Ανεξάρτητες αξιολογήσεις αποκαλύπτουν αποκλίσεις από τα αποτελέσματα που παραθέτει η NVIDIA. Σύμφωνα με τα δεδομένα της Artificial Analysis (Φεβρουάριος 2026), το Llama‑Nemotron‑Ultra 253B (reasoning) έλαβε βαθμολογία Intelligence Index 15 με διάμεσο 26 για μοντέλα συγκρίσιμου μεγέθους. Στην πλατφόρμα Chatbot Arena (LMArena) τα μοντέλα Nemotron κατέχουν θέσεις στη μέση της κατάταξης: Llama 3.3 Nemotron Super 49B — Elo 1327 ±12 (~147η θέση), Nemotron 3 Nano — 1317 ±6 (~164η θέση).<sup>[\[42\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-AA-42)[\[43\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-LMArena-43)</sup>

### Αναλυτικότητα

Τα μοντέλα Nemotron παρουσιάζουν αυξημένη αναλυτικότητα: κατά την αξιολόγηση της Artificial Analysis, το μοντέλο Nemotron 3 Nano παρήγαγε 140 εκατομμύρια token (με διάμεσο 12 εκατ. για άλλα μοντέλα), γεγονός που αυξάνει το κόστος inference. Η ανάλυση της DEV Community αποκάλυψε ότι το Llama‑3.1‑Nemotron‑70B‑Instruct, παρά την τυπική πρωτοπορία του στα αυτόματα benchmark, παρουσίαζε ανεπαρκή ακρίβεια σε ορισμένες πρακτικές εργασίες, και οι υψηλές βαθμολογίες σε benchmark τύπου Arena ενδέχεται να εξηγούνται από την προτίμηση για αναλυτικές και σίγουρες, αλλά όχι απαραίτητα ακριβείς, απαντήσεις.<sup>[\[42\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-AA-42)[\[44\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-Saplin-44)</sup>

### Ψευδαισθήσεις και προκατάληψη

Η NVIDIA στις κάρτες μοντέλων αναφέρει ότι τα μοντέλα ενδέχεται να «ενισχύουν προκαταλήψεις και να παράγουν τοξικές απαντήσεις, ιδιαίτερα με τοξικά prompt», καθώς και να «παράγουν ανακριβείς πληροφορίες, παραλείποντας βασικές λεπτομέρειες». Η ανοιχτότητα βαρών και δεδομένων επιτρέπει εξωτερικό έλεγχο.<sup>[\[11\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-Llama_Nemotron-11)[\[13\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-Nano2-13)</sup>

### Υπολογιστικές απαιτήσεις

Τα πυκνά μοντέλα (Nemotron‑4 340B) απαιτούν συστάδα 768 κόμβων DGX H100 για πλήρη εκπαίδευση, γεγονός που περιορίζει την αναπαραγωγιμότητα για ακαδημαϊκές ομάδες χωρίς πρόσβαση σε αντίστοιχη υποδομή. Το μεγάλο πλαίσιο (1M) κατά το inference απαιτεί σημαντικό όγκο VRAM.<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N4_340B-3)[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N3_nano_report-2)</sup>

### Υποβάθμιση κατά την επέκταση πλαισίου

Κατά την επέκταση πλαισίου σε υπερμεγάλες ακολουθίες παρατηρήθηκε υποβάθμιση αποτελεσμάτων στα benchmark σύντομου πλαισίου.<sup>[\[32\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-UltraLong-32)</sup>

### Κβαντοποίηση υβριδικών αρχιτεκτονικών

Η χρήση εξαιρετικά χαμηλής ακρίβειας (FP8/NVFP4) σε αρχιτεκτονικές Mamba‑Transformer οδηγεί σε μικρή πτώση ακρίβειας (~1 % σε ορισμένα benchmark). Το πρόβλημα αυτό αντιμετωπίζεται με εφαρμογή selective quantization, γεγονός που περιπλέκει την αρχιτεκτονική μεταγλωττιστών και διακομιστών inference.<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N3_nano_report-2)[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N3_whitepaper-1)</sup>

### Λοιπά ανοιχτά προβλήματα

- Εξάρτηση από benchmark με πιθανή μόλυνση δεδομένων εκπαίδευσης.
- Απουσία τυποποιημένων πρωτοκόλλων σύγκρισης υβριδικών αρχιτεκτονικών SSM‑Transformer με αμιγή Transformer μοντέλα.
- Ερώτημα επεκτασιμότητας της προσέγγισης MoE σε εργασίες που απαιτούν βαθύ συλλογισμό με μικρό αριθμό ενεργών εμπειρογνωμόνων ανά token.
- Τα δεδομένα για Super/Ultra από τον Δεκέμβριο του 2025 είναι προκαταρκτικά· πλήρη benchmark αναμένονται μετά την κυκλοφορία.<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N3_whitepaper-1)</sup>

## Ηθικές και ρυθμιστικές πτυχές

### Ασφάλεια κατά το στάδιο ανάπτυξης

Κατά το στάδιο ανάπτυξης εφαρμόζονται: αξιολόγηση βάσει του πλαισίου AEGIS (13 κατηγορίες ασφάλειας περιεχομένου), σαρωτής ευπαθειών garak, χειροκίνητη «κόκκινη δοκιμή» (red‑teaming).<sup>[\[37\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-Safety-37)</sup>

### Ασφάλεια κατά το στάδιο inference

**NeMo Guardrails** — ανοιχτό εργαλείο (άδεια Apache 2.0) που προσθέτει προγραμματιζόμενα φράγματα σε συστήματα LLM. Η μικροϋπηρεσία αναχαιτίζει εισόδους και εξόδους, εφαρμόζοντας ρυθμιζόμενους ελέγχους: έλεγχος θέματος, ανίχνευση PII, επαλήθευση «αγκύρωσης» RAG, ανίχνευση επιθέσεων jailbreak (συμπεριλαμβανομένης προστασίας από ενέσεις κώδικα βασισμένης σε YARA), πολύγλωσση πολυτροπική ταξινόμηση ασφάλειας.<sup>[\[45\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-Guardrails-45)</sup>

Για το Nemotron 3 δημοσιεύτηκε σύνολο ~11 000 σχολιασμένων ιχνών OpenTelemetry από ρεαλιστικά σενάρια με χρήση εργαλείων, προοριζόμενων για αξιολόγηση ασφάλειας πρακτόρων.<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N3_whitepaper-1)</sup>

### Αδειοδότηση

| Μοντέλα                                | Άδεια                                            |
|----------------------------------------|--------------------------------------------------|
| Nemotron 3 (Nano, Super, Ultra)        | NVIDIA Nemotron Open Model License               |
| Nemotron‑4 340B (Base/Instruct/Reward) | NVIDIA Open Model License Agreement              |
| Llama‑Nemotron (Nano/Super/Ultra)      | Llama Community License (κληρονομείται από Meta) |
| Nemotron‑3 8B (2023)                   | NVIDIA AI Foundation Models Community License    |

**NVIDIA Nemotron Open Model License** επιτρέπει εμπορική χρήση, δημιουργία και διανομή παράγωγων έργων, δεν απαιτεί απόδοση (με διατήρηση του αρχείου NOTICE), δεν επιβάλλει περιορισμούς στον αριθμό χρηστών και επιτρέπει ρητά τη χρήση εξόδων μοντέλου για εκπαίδευση άλλων μοντέλων.<sup>[\[46\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-License-46)</sup> Τα μοντέλα βασισμένα στο Llama κληρονομούν τους περιορισμούς της Meta, συμπεριλαμβανομένου του ορίου των 700 εκατομμυρίων μηνιαίων ενεργών χρηστών.<sup>[\[11\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-Llama_Nemotron-11)</sup>

Για το Nemotron 3 Nano η NVIDIA δημοσίευσε: τα βάρη του μοντέλου, πάνω από 10 τρισ. token εκπαιδευτικών δεδομένων, συνταγές εκπαίδευσης, βάσεις κώδικα (NeMo, Megatron‑LM, NeMo‑Aligner), πάνω από 10 περιβάλλοντα εκπαίδευσης με ενίσχυση με 900 000+ εργασίες.<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N3_whitepaper-1)[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N3_nano_report-2)</sup>

## Προοπτικές και κατευθύνσεις έρευνας

Οι επερχόμενες εκδόσεις περιλαμβάνουν **Nemotron 3 Super** (~100 δισεκατομμύρια παράμετροι, ~10 δισ. ενεργές) και **Nemotron 3 Ultra** (~500 δισ., ~50 δισ. ενεργές), αναμενόμενες στο πρώτο εξάμηνο του 2026. Και τα δύο μοντέλα θα χρησιμοποιήσουν LatentMoE, MTP και εκπαίδευση σε μορφή NVFP4 στην αρχιτεκτονική Blackwell.<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N3_whitepaper-1)</sup>

Η στρατηγική κατεύθυνση της NVIDIA — η τοποθέτηση του Nemotron όχι ως μεμονωμένου μοντέλου, αλλά ως υποδομιακής στρώσης για πολυπρακτορικά συστήματα, όπου διαφορετικά μοντέλα της οικογένειας χρησιμοποιούνται για διαφορετικές εργασίες με δρομολόγηση βάσει πολυπλοκότητας.<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N3_whitepaper-1)[\[15\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-NVIDIA_news-15)</sup>

Κύριες ερευνητικές κατευθύνσεις:

- Ανάπτυξη υβριδικών αρχιτεκτονικών — περαιτέρω ενσωμάτωση στρωμάτων SSM με τον μηχανισμό προσοχής για κλιμακούμενο μεγάλο πλαίσιο.<sup>[\[12\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-Nemotron_H-12)</sup>
- Πολυεπίπεδες μέθοδοι συμπίεσης — ανάπτυξη Minitron, Puzzle, MiniPuzzle και Nemotron Elastic.<sup>[\[20\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-Minitron-20)[\[21\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-Puzzle-21)[\[30\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-Elastic-30)</sup>
- Πολυτομεακή εκπαίδευση με ενίσχυση — Nemotron‑CrossThink για επέκταση RL πέραν των μαθηματικών εργασιών.<sup>[\[31\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-CrossThink-31)</sup>
- Επέκταση πλαισίου — Nemotron‑UltraLong έως 4 εκατομμύρια token.<sup>[\[32\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-UltraLong-32)</sup>
- Πολυτροπικότητα — επέκταση στον τομέα vision‑language (Nemotron VL), ομιλίας (Nemotron Speech), οπτικής αναζήτησης εγγράφων (Nemotron ColEmbed V2).<sup>[\[34\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-NanoV2_VL-34)[\[35\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-Parse-35)[\[36\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-ColEmbed-36)</sup>
- Συμπαγή υβριδικά μοντέλα — Jet‑Nemotron (NAS για μοντέλα 2B/4B).<sup>[\[33\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-JetNemotron-33)</sup>
- Ανοιχτές συνταγές — δημοσίευση πλήρων συνταγών εκπαίδευσης και δεδομένων για αναπαραγωγή και προσαρμογή από την κοινότητα.<sup>[\[14\]](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_note-N3_blog-14)</sup>

## Δείτε επίσης

- Αρχιτεκτονική Transformer
- Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
- Llama (οικογένεια μοντέλων Meta)

## Παραπομπές

- NVIDIA Research — σελίδα Nemotron 3: <a href="https://research.nvidia.com/labs/nemotron/Nemotron-3/" class="external free" rel="nofollow">https://research.nvidia.com/labs/nemotron/Nemotron-3/</a>
- NVIDIA Developer — Nemotron AI Models: <a href="https://developer.nvidia.com/nemotron" class="external free" rel="nofollow">https://developer.nvidia.com/nemotron</a>
- Hugging Face — τεκμηρίωση Nemotron: <a href="https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/model_doc/nemotron" class="external free" rel="nofollow">https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/model_doc/nemotron</a>
- NeMo Framework Documentation: <a href="https://docs.nvidia.com/nemo/" class="external free" rel="nofollow">https://docs.nvidia.com/nemo/</a>

## Βιβλιογραφία

- NVIDIA. *Nemotron‑3‑8B‑Base‑4k — Model Card*. Hugging Face, 2023. <a href="https://huggingface.co/nvidia/nemotron-3-8b-base-4k" class="external free" rel="nofollow">https://huggingface.co/nvidia/nemotron-3-8b-base-4k</a>
- Parmar, J. et al. (NVIDIA). *Nemotron‑4 15B Technical Report*. arXiv:2402.16819, Φεβρουάριος 2024. <a href="https://arxiv.org/abs/2402.16819" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2402.16819</a>
- Adler, B. et al. (NVIDIA). *Nemotron‑4 340B Technical Report*. arXiv:2406.11704, Ιούνιος 2024. <a href="https://arxiv.org/abs/2406.11704" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2406.11704</a>
- Wang, Z. et al. (NVIDIA). *HelpSteer2: Open‑source Dataset for Training Top‑Performing Reward Models*. arXiv:2406.08673, Ιούνιος 2024. <a href="https://arxiv.org/abs/2406.08673" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2406.08673</a>
- Muralidharan, S. et al. (NVIDIA). *Compact Language Models via Pruning and Knowledge Distillation*. arXiv:2407.14679, Ιούλιος 2024. <a href="https://arxiv.org/abs/2407.14679" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2407.14679</a>
- Bercovich, A. et al. (NVIDIA). *Puzzle: Distillation‑Based NAS for Inference‑Optimized LLMs*. arXiv:2411.19146, Νοέμβριος 2024. <a href="https://arxiv.org/abs/2411.19146" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2411.19146</a>
- Su, D. et al. (NVIDIA). *Nemotron‑CC: Transforming Common Crawl into a Refined Long‑Horizon Pretraining Dataset*. ACL 2025. arXiv:2412.02595. <a href="https://arxiv.org/abs/2412.02595" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2412.02595</a>
- Sun, S. et al. (NVIDIA). *Reward‑aware Preference Optimization*. arXiv:2502.00203, Ιανουάριος 2025. <a href="https://arxiv.org/abs/2502.00203" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2502.00203</a>
- Blakeman, A. et al. (NVIDIA). *Nemotron‑H: A Family of Accurate and Efficient Hybrid Mamba‑Transformer Models*. arXiv:2504.03624, Απρίλιος 2025. <a href="https://arxiv.org/abs/2504.03624" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2504.03624</a>
- Bercovich, A. et al. (NVIDIA). *Llama‑Nemotron: Efficient Reasoning Models*. arXiv:2505.00949, Μάιος 2025. <a href="https://arxiv.org/abs/2505.00949" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2505.00949</a>
- Basant, A. et al. (NVIDIA). *NVIDIA Nemotron Nano 2*. arXiv:2508.14444, Αύγουστος 2025. <a href="https://arxiv.org/abs/2508.14444" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2508.14444</a>
- Karimi Mahabadi, R. et al. (NVIDIA). *Nemotron‑CC‑Math*. arXiv:2508.15096, Αύγουστος 2025. <a href="https://arxiv.org/abs/2508.15096" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2508.15096</a>
- Taghibakhshi, A. et al. (NVIDIA). *Nemotron Elastic*. arXiv:2511.16664, Νοέμβριος 2025. <a href="https://arxiv.org/abs/2511.16664" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2511.16664</a>
- Blakeman, A. et al. (NVIDIA). *NVIDIA Nemotron 3: Efficient and Open Intelligence*. arXiv:2512.20856, Δεκέμβριος 2025. <a href="https://arxiv.org/abs/2512.20856" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2512.20856</a>
- Blakeman, A. et al. (NVIDIA). *Nemotron 3 Nano*. arXiv:2512.20848, Δεκέμβριος 2025. <a href="https://arxiv.org/abs/2512.20848" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2512.20848</a>
- Dao, T.; Gu, A. *Transformers are SSMs*. ICML 2024. arXiv:2405.21060. <a href="https://arxiv.org/abs/2405.21060" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2405.21060</a>
- Ainslie, J. et al. *GQA*. arXiv:2305.13245, 2023. <a href="https://arxiv.org/abs/2305.13245" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2305.13245</a>
- Su, J. et al. *RoFormer (RoPE)*. Neurocomputing, 2024. arXiv:2104.09864. <a href="https://arxiv.org/abs/2104.09864" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2104.09864</a>
- Zhang, B.; Sennrich, R. *RMSNorm*. arXiv:1910.07467, 2019. <a href="https://arxiv.org/abs/1910.07467" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/1910.07467</a>
- Rafailov, R. et al. *Direct Preference Optimization*. NeurIPS 2023. arXiv:2305.18290. <a href="https://arxiv.org/abs/2305.18290" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2305.18290</a>

## Σημειώσεις

1.  <span id="cite_note-N3_whitepaper-1">↑ <sup>[1.00](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N3_whitepaper_1-0)</sup> <sup>[1.01](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N3_whitepaper_1-1)</sup> <sup>[1.02](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N3_whitepaper_1-2)</sup> <sup>[1.03](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N3_whitepaper_1-3)</sup> <sup>[1.04](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N3_whitepaper_1-4)</sup> <sup>[1.05](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N3_whitepaper_1-5)</sup> <sup>[1.06](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N3_whitepaper_1-6)</sup> <sup>[1.07](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N3_whitepaper_1-7)</sup> <sup>[1.08](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N3_whitepaper_1-8)</sup> <sup>[1.09](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N3_whitepaper_1-9)</sup> <sup>[1.10](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N3_whitepaper_1-10)</sup> <sup>[1.11](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N3_whitepaper_1-11)</sup> <sup>[1.12](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N3_whitepaper_1-12)</sup> <sup>[1.13](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N3_whitepaper_1-13)</sup> <sup>[1.14](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N3_whitepaper_1-14)</sup> Blakeman, A. et al. (NVIDIA). *NVIDIA Nemotron 3: Efficient and Open Intelligence*. arXiv:2512.20856, декабрь 2025. <a href="https://arxiv.org/abs/2512.20856" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2512.20856</a></span>
2.  <span id="cite_note-N3_nano_report-2">↑ <sup>[2.00](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N3_nano_report_2-0)</sup> <sup>[2.01](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N3_nano_report_2-1)</sup> <sup>[2.02](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N3_nano_report_2-2)</sup> <sup>[2.03](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N3_nano_report_2-3)</sup> <sup>[2.04](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N3_nano_report_2-4)</sup> <sup>[2.05](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N3_nano_report_2-5)</sup> <sup>[2.06](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N3_nano_report_2-6)</sup> <sup>[2.07](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N3_nano_report_2-7)</sup> <sup>[2.08](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N3_nano_report_2-8)</sup> <sup>[2.09](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N3_nano_report_2-9)</sup> <sup>[2.10](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N3_nano_report_2-10)</sup> <sup>[2.11](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N3_nano_report_2-11)</sup> <sup>[2.12](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N3_nano_report_2-12)</sup> <sup>[2.13](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N3_nano_report_2-13)</sup> <sup>[2.14](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N3_nano_report_2-14)</sup> <sup>[2.15](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N3_nano_report_2-15)</sup> <sup>[2.16](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N3_nano_report_2-16)</sup> Blakeman, A. et al. (NVIDIA). *Nemotron 3 Nano: Open, Efficient Mixture‑of‑Experts Hybrid Mamba‑Transformer Model for Agentic Reasoning*. arXiv:2512.20848, декабрь 2025. <a href="https://arxiv.org/abs/2512.20848" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2512.20848</a></span>
3.  <span id="cite_note-N4_340B-3">↑ <sup>[3.00](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N4_340B_3-0)</sup> <sup>[3.01](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N4_340B_3-1)</sup> <sup>[3.02](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N4_340B_3-2)</sup> <sup>[3.03](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N4_340B_3-3)</sup> <sup>[3.04](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N4_340B_3-4)</sup> <sup>[3.05](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N4_340B_3-5)</sup> <sup>[3.06](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N4_340B_3-6)</sup> <sup>[3.07](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N4_340B_3-7)</sup> <sup>[3.08](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N4_340B_3-8)</sup> <sup>[3.09](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N4_340B_3-9)</sup> <sup>[3.10](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N4_340B_3-10)</sup> <sup>[3.11](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N4_340B_3-11)</sup> <sup>[3.12](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N4_340B_3-12)</sup> <sup>[3.13](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N4_340B_3-13)</sup> <sup>[3.14](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N4_340B_3-14)</sup> Adler, B. et al. (NVIDIA). *Nemotron‑4 340B Technical Report*. arXiv:2406.11704, июнь 2024. <a href="https://arxiv.org/abs/2406.11704" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2406.11704</a></span>
4.  <span id="cite_note-NV_developer-4">↑ <sup>[4.0](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-NV_developer_4-0)</sup> <sup>[4.1](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-NV_developer_4-1)</sup> NVIDIA Developer. *NVIDIA Nemotron AI Models*. <a href="https://developer.nvidia.com/nemotron" class="external free" rel="nofollow">https://developer.nvidia.com/nemotron</a></span>
5.  <span id="cite_note-NeMo_docs-5">[↑](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-NeMo_docs_5-0) NVIDIA. *NeMo Framework Documentation*. <a href="https://docs.nvidia.com/nemo/" class="external free" rel="nofollow">https://docs.nvidia.com/nemo/</a></span>
6.  <span id="cite_note-N3_8B_card-6">[↑](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N3_8B_card_6-0) NVIDIA. *Nemotron‑3‑8B‑Base‑4k — Model Card*. Hugging Face, 2023. <a href="https://huggingface.co/nvidia/nemotron-3-8b-base-4k" class="external free" rel="nofollow">https://huggingface.co/nvidia/nemotron-3-8b-base-4k</a></span>
7.  <span id="cite_note-MS_nemotron3-7">[↑](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-MS_nemotron3_7-0) Microsoft. *Introducing NVIDIA Nemotron‑3 8B LLMs on the Model Catalog*. Microsoft Tech Community, 14 ноября 2023. <a href="https://techcommunity.microsoft.com/blog/machinelearningblog/introducing-nvidia-nemotron-3-8b-llms-on-the-model-catalog/3983569" class="external free" rel="nofollow">https://techcommunity.microsoft.com/blog/machinelearningblog/introducing-nvidia-nemotron-3-8b-llms-on-the-model-catalog/3983569</a></span>
8.  <span id="cite_note-N4_15B-8">↑ <sup>[8.0](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N4_15B_8-0)</sup> <sup>[8.1](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N4_15B_8-1)</sup> <sup>[8.2](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N4_15B_8-2)</sup> <sup>[8.3](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N4_15B_8-3)</sup> <sup>[8.4](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N4_15B_8-4)</sup> <sup>[8.5](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N4_15B_8-5)</sup> <sup>[8.6](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N4_15B_8-6)</sup> Parmar, J., Prabhumoye, S., Jennings, J. et al. (NVIDIA). *Nemotron‑4 15B Technical Report*. arXiv:2402.16819, февраль 2024. <a href="https://arxiv.org/abs/2402.16819" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2402.16819</a></span>
9.  <span id="cite_note-LN70B_Instruct-9">↑ <sup>[9.0](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-LN70B_Instruct_9-0)</sup> <sup>[9.1](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-LN70B_Instruct_9-1)</sup> <sup>[9.2](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-LN70B_Instruct_9-2)</sup> NVIDIA. *Llama‑3.1‑Nemotron‑70B‑Instruct — Model Card*. Hugging Face, октябрь 2024. <a href="https://huggingface.co/nvidia/Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF" class="external free" rel="nofollow">https://huggingface.co/nvidia/Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF</a></span>
10. <span id="cite_note-LN70B_Reward-10">↑ <sup>[10.0](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-LN70B_Reward_10-0)</sup> <sup>[10.1](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-LN70B_Reward_10-1)</sup> NVIDIA. *Llama‑3.1‑Nemotron‑70B‑Reward — Model Card*. Hugging Face, октябрь 2024. <a href="https://huggingface.co/nvidia/Llama-3.1-Nemotron-70B-Reward" class="external free" rel="nofollow">https://huggingface.co/nvidia/Llama-3.1-Nemotron-70B-Reward</a></span>
11. <span id="cite_note-Llama_Nemotron-11">↑ <sup>[11.0](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-Llama_Nemotron_11-0)</sup> <sup>[11.1](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-Llama_Nemotron_11-1)</sup> <sup>[11.2](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-Llama_Nemotron_11-2)</sup> <sup>[11.3](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-Llama_Nemotron_11-3)</sup> <sup>[11.4](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-Llama_Nemotron_11-4)</sup> <sup>[11.5](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-Llama_Nemotron_11-5)</sup> <sup>[11.6](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-Llama_Nemotron_11-6)</sup> <sup>[11.7](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-Llama_Nemotron_11-7)</sup> <sup>[11.8](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-Llama_Nemotron_11-8)</sup> Bercovich, A. et al. (NVIDIA). *Llama‑Nemotron: Efficient Reasoning Models*. arXiv:2505.00949, май 2025. <a href="https://arxiv.org/abs/2505.00949" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2505.00949</a></span>
12. <span id="cite_note-Nemotron_H-12">↑ <sup>[12.0](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-Nemotron_H_12-0)</sup> <sup>[12.1](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-Nemotron_H_12-1)</sup> <sup>[12.2](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-Nemotron_H_12-2)</sup> <sup>[12.3](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-Nemotron_H_12-3)</sup> <sup>[12.4](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-Nemotron_H_12-4)</sup> <sup>[12.5](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-Nemotron_H_12-5)</sup> <sup>[12.6](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-Nemotron_H_12-6)</sup> <sup>[12.7](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-Nemotron_H_12-7)</sup> <sup>[12.8](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-Nemotron_H_12-8)</sup> Blakeman, A. et al. (NVIDIA). *Nemotron‑H: A Family of Accurate and Efficient Hybrid Mamba‑Transformer Models*. arXiv:2504.03624, апрель 2025. <a href="https://arxiv.org/abs/2504.03624" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2504.03624</a></span>
13. <span id="cite_note-Nano2-13">↑ <sup>[13.0](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-Nano2_13-0)</sup> <sup>[13.1](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-Nano2_13-1)</sup> <sup>[13.2](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-Nano2_13-2)</sup> Basant, A. et al. (NVIDIA). *NVIDIA Nemotron Nano 2: An Accurate and Efficient Hybrid Mamba‑Transformer Reasoning Model*. arXiv:2508.14444, август 2025. <a href="https://arxiv.org/abs/2508.14444" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2508.14444</a></span>
14. <span id="cite_note-N3_blog-14">↑ <sup>[14.0](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N3_blog_14-0)</sup> <sup>[14.1](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N3_blog_14-1)</sup> <sup>[14.2](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-N3_blog_14-2)</sup> Blakeman, A. et al. (NVIDIA). *Inside NVIDIA Nemotron 3: Techniques, Tools, and Data That Make It Efficient and Accurate*. NVIDIA Technical Blog, 15 декабря 2025. <a href="https://developer.nvidia.com/blog/inside-nvidia-nemotron-3-techniques-tools-and-data-that-make-it-efficient-and-accurate/" class="external free" rel="nofollow">https://developer.nvidia.com/blog/inside-nvidia-nemotron-3-techniques-tools-and-data-that-make-it-efficient-and-accurate/</a></span>
15. <span id="cite_note-NVIDIA_news-15">↑ <sup>[15.0](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-NVIDIA_news_15-0)</sup> <sup>[15.1](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-NVIDIA_news_15-1)</sup> <sup>[15.2](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-NVIDIA_news_15-2)</sup> <sup>[15.3](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-NVIDIA_news_15-3)</sup> NVIDIA. *NVIDIA Debuts Nemotron 3 Family of Open Models*. NVIDIA Newsroom, 15 декабря 2025. <a href="https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-debuts-nemotron-3-family-of-open-models" class="external free" rel="nofollow">https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-debuts-nemotron-3-family-of-open-models</a></span>
16. <span id="cite_note-GQA-16">[↑](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-GQA_16-0) Ainslie, J. et al. *GQA: Training Generalized Multi‑Query Transformer Models from Multi‑Head Checkpoints*. arXiv:2305.13245, 2023. <a href="https://arxiv.org/abs/2305.13245" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2305.13245</a></span>
17. <span id="cite_note-RoPE-17">[↑](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-RoPE_17-0) Su, J. et al. *RoFormer: Enhanced Transformer with Rotary Position Embedding*. Neurocomputing, 2024. arXiv:2104.09864. <a href="https://arxiv.org/abs/2104.09864" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2104.09864</a></span>
18. <span id="cite_note-Mamba2-18">[↑](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-Mamba2_18-0) Dao, T.; Gu, A. *Transformers are SSMs: Generalized Models and Efficient Algorithms Through Structured State Space Duality*. ICML 2024. arXiv:2405.21060. <a href="https://arxiv.org/abs/2405.21060" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2405.21060</a></span>
19. <span id="cite_note-RMSNorm-19">[↑](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-RMSNorm_19-0) Zhang, B.; Sennrich, R. *Root Mean Square Layer Normalization*. arXiv:1910.07467, 2019. <a href="https://arxiv.org/abs/1910.07467" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/1910.07467</a></span>
20. <span id="cite_note-Minitron-20">↑ <sup>[20.0](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-Minitron_20-0)</sup> <sup>[20.1](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-Minitron_20-1)</sup> Muralidharan, S. et al. (NVIDIA). *Compact Language Models via Pruning and Knowledge Distillation*. arXiv:2407.14679, июль 2024. <a href="https://arxiv.org/abs/2407.14679" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2407.14679</a></span>
21. <span id="cite_note-Puzzle-21">↑ <sup>[21.0](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-Puzzle_21-0)</sup> <sup>[21.1](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-Puzzle_21-1)</sup> Bercovich, A. et al. (NVIDIA). *Puzzle: Distillation‑Based NAS for Inference‑Optimized LLMs*. arXiv:2411.19146, ноябрь 2024. <a href="https://arxiv.org/abs/2411.19146" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2411.19146</a></span>
22. <span id="cite_note-HelpSteer-22">[↑](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-HelpSteer_22-0) Wang, Z. et al. (NVIDIA). *HelpSteer: Multi‑attribute Helpfulness Dataset for SteerLM*. arXiv:2311.09528, ноябрь 2023. <a href="https://arxiv.org/abs/2311.09528" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2311.09528</a></span>
23. <span id="cite_note-HelpSteer2-23">[↑](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-HelpSteer2_23-0) Wang, Z. et al. (NVIDIA). *HelpSteer2: Open‑source Dataset for Training Top‑Performing Reward Models*. arXiv:2406.08673, июнь 2024. <a href="https://arxiv.org/abs/2406.08673" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2406.08673</a></span>
24. <span id="cite_note-HelpSteer2_Pref-24">[↑](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-HelpSteer2_Pref_24-0) Wang, Z. et al. (NVIDIA). *HelpSteer2‑Preference: Complementing Ratings with Preferences*. arXiv:2410.01257, октябрь 2024. <a href="https://arxiv.org/abs/2410.01257" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2410.01257</a></span>
25. <span id="cite_note-SteerLM-25">[↑](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-SteerLM_25-0) Dong, Y. et al. (NVIDIA). *SteerLM: Attribute Conditioned SFT as an (User‑Steerable) Alternative to RLHF*. arXiv:2310.05344, октябрь 2023. <a href="https://arxiv.org/abs/2310.05344" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2310.05344</a></span>
26. <span id="cite_note-DPO-26">[↑](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-DPO_26-0) Rafailov, R. et al. *Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model*. NeurIPS 2023. arXiv:2305.18290. <a href="https://arxiv.org/abs/2305.18290" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2305.18290</a></span>
27. <span id="cite_note-RPO-27">↑ <sup>[27.0](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-RPO_27-0)</sup> <sup>[27.1](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-RPO_27-1)</sup> Sun, S. et al. (NVIDIA). *Reward‑aware Preference Optimization: A Unified Mathematical Framework for Model Alignment*. arXiv:2502.00203, январь 2025. <a href="https://arxiv.org/abs/2502.00203" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2502.00203</a></span>
28. <span id="cite_note-NeMo_eval-28">[↑](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-NeMo_eval_28-0) NVIDIA. *NeMo Evaluator SDK — Evaluation Recipe for Nemotron 3 Nano*. Hugging Face Blog, декабрь 2025. <a href="https://huggingface.co/blog/nvidia/nemotron-3-nano-evaluation-recipe" class="external free" rel="nofollow">https://huggingface.co/blog/nvidia/nemotron-3-nano-evaluation-recipe</a></span>
29. <span id="cite_note-OpenReasoning-29">[↑](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-OpenReasoning_29-0) NVIDIA. *OpenReasoning‑Nemotron*. Hugging Face Collection, июль 2025. <a href="https://huggingface.co/collections/nvidia/openreasoning-nemotron-685824d42db3e24d8b8f5e39" class="external free" rel="nofollow">https://huggingface.co/collections/nvidia/openreasoning-nemotron-685824d42db3e24d8b8f5e39</a></span>
30. <span id="cite_note-Elastic-30">↑ <sup>[30.0](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-Elastic_30-0)</sup> <sup>[30.1](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-Elastic_30-1)</sup> Taghibakhshi, A. et al. (NVIDIA). *Nemotron Elastic: Towards Efficient Many‑in‑One Reasoning LLMs*. arXiv:2511.16664, ноябрь 2025. <a href="https://arxiv.org/abs/2511.16664" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2511.16664</a></span>
31. <span id="cite_note-CrossThink-31">↑ <sup>[31.0](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-CrossThink_31-0)</sup> <sup>[31.1](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-CrossThink_31-1)</sup> Akter, S. N. et al. (NVIDIA). *Nemotron‑CrossThink: Scaling Self‑Learning beyond Math Reasoning*. arXiv:2504.13941, апрель 2025. <a href="https://arxiv.org/abs/2504.13941" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2504.13941</a></span>
32. <span id="cite_note-UltraLong-32">↑ <sup>[32.0](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-UltraLong_32-0)</sup> <sup>[32.1](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-UltraLong_32-1)</sup> <sup>[32.2](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-UltraLong_32-2)</sup> Xu, C. et al. (NVIDIA). *From 128K to 4M: Efficient Training of Ultra‑Long Context Large Language Models*. arXiv:2504.06214, апрель 2025. <a href="https://arxiv.org/abs/2504.06214" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2504.06214</a></span>
33. <span id="cite_note-JetNemotron-33">↑ <sup>[33.0](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-JetNemotron_33-0)</sup> <sup>[33.1](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-JetNemotron_33-1)</sup> Gu, Y. et al. (NVIDIA). *Jet‑Nemotron: Efficient Language Model with Post Neural Architecture Search*. arXiv:2508.15884, август 2025. <a href="https://arxiv.org/abs/2508.15884" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2508.15884</a></span>
34. <span id="cite_note-NanoV2_VL-34">↑ <sup>[34.0](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-NanoV2_VL_34-0)</sup> <sup>[34.1](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-NanoV2_VL_34-1)</sup> Deshmukh, A. S. et al. (NVIDIA). *NVIDIA Nemotron Nano V2 VL*. arXiv:2511.03929, ноябрь 2025. <a href="https://arxiv.org/abs/2511.03929" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2511.03929</a></span>
35. <span id="cite_note-Parse-35">↑ <sup>[35.0](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-Parse_35-0)</sup> <sup>[35.1](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-Parse_35-1)</sup> Chumachenko, K. et al. (NVIDIA). *NVIDIA Nemotron Parse 1.1*. arXiv:2511.20478, ноябрь 2025. <a href="https://arxiv.org/abs/2511.20478" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2511.20478</a></span>
36. <span id="cite_note-ColEmbed-36">↑ <sup>[36.0](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-ColEmbed_36-0)</sup> <sup>[36.1](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-ColEmbed_36-1)</sup> de Souza P. Moreira, G. et al. (NVIDIA). *Nemotron ColEmbed V2: Top‑Performing Late Interaction Embedding Models for Visual Document Retrieval*. arXiv:2602.03992, февраль 2026. <a href="https://arxiv.org/abs/2602.03992" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2602.03992</a></span>
37. <span id="cite_note-Safety-37">↑ <sup>[37.0](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-Safety_37-0)</sup> <sup>[37.1](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-Safety_37-1)</sup> NVIDIA Developer Blog. *Safeguard Agentic AI Systems with the NVIDIA Safety Recipe*. 2025. <a href="https://developer.nvidia.com/blog/safeguard-agentic-ai-systems-with-the-nvidia-safety-recipe/" class="external free" rel="nofollow">https://developer.nvidia.com/blog/safeguard-agentic-ai-systems-with-the-nvidia-safety-recipe/</a></span>
38. <span id="cite_note-NemotronCC-38">[↑](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-NemotronCC_38-0) Su, D. et al. (NVIDIA). *Nemotron‑CC: Transforming Common Crawl into a Refined Long‑Horizon Pretraining Dataset*. ACL 2025 (Long Paper). arXiv:2412.02595. <a href="https://arxiv.org/abs/2412.02595" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2412.02595</a></span>
39. <span id="cite_note-NemotronCC_Math-39">[↑](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-NemotronCC_Math_39-0) Karimi Mahabadi, R. et al. (NVIDIA). *Nemotron‑CC‑Math: A 133 Billion‑Token‑Scale High Quality Math Pretraining Dataset*. arXiv:2508.15096, август 2025. <a href="https://arxiv.org/abs/2508.15096" class="external free" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2508.15096</a></span>
40. <span id="cite_note-NemotronNano2_page-40">[↑](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-NemotronNano2_page_40-0) NVIDIA Research. *NVIDIA Nemotron Nano 2 and the Nemotron Pretraining Dataset v1*. <a href="https://research.nvidia.com/labs/adlr/NVIDIA-Nemotron-Nano-2/" class="external free" rel="nofollow">https://research.nvidia.com/labs/adlr/NVIDIA-Nemotron-Nano-2/</a></span>
41. <span id="cite_note-NeMo_synth-41">[↑](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-NeMo_synth_41-0) NVIDIA. *Synthetic Data Generation — NVIDIA NeMo Framework User Guide*. <a href="https://docs.nvidia.com/nemo-framework/user-guide/24.12/datacuration/syntheticdata.html" class="external free" rel="nofollow">https://docs.nvidia.com/nemo-framework/user-guide/24.12/datacuration/syntheticdata.html</a></span>
42. <span id="cite_note-AA-42">↑ <sup>[42.0](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-AA_42-0)</sup> <sup>[42.1](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-AA_42-1)</sup> Artificial Analysis. *NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B‑A3B — Intelligence Index*. Февраль 2026. <a href="https://artificialanalysis.ai/models/nvidia-nemotron-3-nano-30b-a3b-reasoning" class="external free" rel="nofollow">https://artificialanalysis.ai/models/nvidia-nemotron-3-nano-30b-a3b-reasoning</a></span>
43. <span id="cite_note-LMArena-43">[↑](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-LMArena_43-0) LMArena (Chatbot Arena). Рейтинги моделей, по состоянию на февраль 2026. <a href="https://lmarena.ai/" class="external free" rel="nofollow">https://lmarena.ai/</a></span>
44. <span id="cite_note-Saplin-44">[↑](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-Saplin_44-0) Saplin, M. *Llama 3.1 Nemotron 70B: Quirks and Features*. DEV Community, 2024. <a href="https://dev.to/maximsaplin/llama-31-nemotron-70b-quirks-and-features-4nbg" class="external free" rel="nofollow">https://dev.to/maximsaplin/llama-31-nemotron-70b-quirks-and-features-4nbg</a></span>
45. <span id="cite_note-Guardrails-45">[↑](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-Guardrails_45-0) NVIDIA. *NeMo Guardrails*. GitHub, 2023–2025. <a href="https://github.com/NVIDIA/NeMo-Guardrails" class="external free" rel="nofollow">https://github.com/NVIDIA/NeMo-Guardrails</a> (arXiv:2310.10501).</span>
46. <span id="cite_note-License-46">[↑](https://systems-analysis.info/int/Nemotron_(NVIDIA)_(EL)#cite_ref-License_46-0) NVIDIA. *NVIDIA Nemotron Open Model License*. <a href="https://www.nvidia.com/en-us/agreements/enterprise-software/nvidia-nemotron-open-model-license/" class="external free" rel="nofollow">https://www.nvidia.com/en-us/agreements/enterprise-software/nvidia-nemotron-open-model-license/</a></span>