Nvidia Nemotron 3 NVIDIA 开?/span>

Mamba-Transformer-MoE 混合架构，Apache 2.0 协议开?/p>

253B 总参?/span>
Apache 2.0 开源协?/span>
混合架构 Mamba+Trans
推理优化 专为推理设计

🟢 什么是 Nemotron 3?/h3>

Nemotron 3 ?Nvidia ?2025 ?12 月发布的新一代开源大模型。它采用创新? Mamba-Transformer-MoE 混合架构，结合了 Mamba 的高效序列建模、Transformer 的强大表达能力和 MoE（混合专家）的稀疏计算优势?

🏗?创新架构?/strong> Nemotron 3 首次?Mamba、Transformer ?MoE 三种架构融合，在保持强大性能的同时大幅提升推理效率。这种混合架构是大模型发展的新方向?

混合架构示意

Mamba + Transformer + MoE

🏗?架构特点

🐍 Mamba ?/h4>

状态空间模型，线性复杂度处理超长序列，高效推?/p>

🔄 Transformer ?/h4>

注意力机制处理复杂依赖关系，强大的上下文理解

🎯 MoE 稀疏激?/h4>

253B 参数中仅激活部分专家，大幅降低计算成本

?推理优化

专为 Nvidia GPU 优化，TensorRT-LLM 原生支持

📊 模型规格

Nemotron-3-253B-Instruct 旗舰?/span>

最强版本，适合复杂推理、代码生成、长文本理解等高要求任务?/p>

253B
总参?/div>
128K
上下?/div>
Apache 2.0
开源协?/div>

Nemotron-3-70B 平衡?/span>

性能与效率平衡，适合大多数企业级应用场景?/p>

70B
总参?/div>
32K
上下?/div>
高效推理
单卡可跑

Nemotron-3-8B 轻量?/span>

适合边缘部署和资源受限场景，保持基础能力?/p>

8B
总参?/div>
8K
上下?/div>
边缘部署
消费级GPU

💻 快速上?/h3>

使用 Hugging Face Transformers 加载 Nemotron 3?/p> 

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "nvidia/Nemotron-3-70B-Instruct"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "解释一?Mamba 架构的优?}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages, 
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

output = model.generate(input_ids, max_new_tokens=512)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))
🚀 TensorRT-LLM 优化?/strong> Nvidia 提供官方 TensorRT-LLM 优化版本，在 A100/H100 GPU 上可获得显著的推理加速?

🎯 典型应用场景

🔬 科学研究

长文本理解、论文分析、数据处?/p>

💻 代码生成

高质量代码补全、重构、文档生?/p>

🤖 Agent 构建

构建具有推理能力的智?Agent

🏢 企业部署

Apache 2.0 协议，可自由商用