Gate News 消息，3 月 12 日，英偉達發布開源大語言模型 Nemotron 3 Super，面向多智能體應用場景設計。模型總參數量 1200 億，採用混合 Mamba-Transformer MoE 架構，推理時每個 token 僅激活 120 億參數。其核心技術「潛在 MoE」（Latent MoE）將 token 嵌入壓縮到低秩潛在空間後再路由至專家網絡，实现以單個專家的計算成本同時激活 4 個專家，推理吞吐量較上一代 Nemotron Super 最高提升 5 倍。模型原生支持 100 萬 token 上下文窗口，適用於需要長時間保持工作流狀態的自主智能體。在評估智能體工作負載的 PinchBench 基準測試中，Nemotron 3 Super 得分 85.6%，是同類開源模型中的最高分。英偉達同步開源了超過 10 萬億 token 的訓練數據集、15 個強化學習訓練環境和評估方案，採用 NVIDIA Nemotron Open Model License 許可協議。模型已上線 Hugging Face、build.nvidia.com、Perplexity、OpenRouter 等平台，並支持通過 Google Cloud、Oracle、AWS Bedrock、Azure 等雲服務部署。Perplexity、CodeRabbit、Cadence、達索系統、西門子等公司已率先採用。
