輝達 (NVIDIA) 於 12/15 推出開源 AI 模型系列 Nemotron 3，鎖定代理型 AI 的實際部署需求。其中，Nemotron 3 Nano 作為首款即日起開放使用的模型，被定位為「高運算效率、低推論成本」的關鍵角色，瞄準企業與開發者在多代理 AI 系統中的大量基礎工作負載。輝達表示，Nemotron 3 Nano 正是為解決「成本、效率與可擴展性」而設計的核心模型。
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代理型 AI 成本與效率成關鍵，輝達鎖定 Nano 切入
輝達指出，企業在導入多代理 AI 系統時，普遍面臨三大問題：
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代理之間的通訊成本快速上升。
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長流程任務容易出現情境漂移 (Context Drift)。
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推論成本過高，難以大規模部署。
在這樣的背景下，Nemotron 3 Nano 被定位為「處理高頻、明確任務的主力模型」，負責軟體除錯、內容摘要、資訊檢索、AI 助理流程等大量、重複性高的工作，讓整體系統不必每個任務都動用大型前沿模型。
(註：情境漂移 Context Drift，任務拉得越長，AI 越容易跑題、誤解重點，甚至自相矛盾。)
Nemotron 3 Nano 規格公開：300 億參數，但只啟用 30 億
在技術架構上，Nemotron 3 Nano 採用混合式混合專家架構：
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總參數量：約 300 億。
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單次任務啟用參數：最多 30 億。
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設計目標：在維持準確度的同時，大幅降低推論計算量。
輝達說明，這種設計讓模型能「用小腦袋，做大量事情」，特別適合在多代理系統中反覆被呼叫的任務。
效能對比 Nemotron 2：吞吐量最高 4 倍、生成成本降 60%
相較上一代 Nemotron 2 Nano，輝達表示，新架構帶來明顯改善：
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詞元吞吐量最高提升 4 倍。
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推理詞元生成量最高降低 60%。
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整體推論成本明顯下降。
這也讓 Nemotron 3 Nano 成為目前輝達定位中「最具運算成本效率」的開放模型。
百萬詞元情境窗口，強化長流程任務穩定度
Nemotron 3 Nano 具備 100 萬詞元 (1M token) 的情境窗口，可在單一工作流程中記住更多背景資訊。輝達指出這項設計有助於：
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串接長流程、多步驟任務。
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降低 AI 代理在長時間運作下遺失上下文的風險。
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提升資訊檢索與摘要任務的準確度。
對於企業級 AI 助理與自動化流程來說，這是提升穩定性的重要基礎。
第三方評測肯定：同級模型中最開放且高效之一
獨立 AI 基準測試機構 Artificial Analysis 評估指出，Nemotron 3 Nano 在同等規模模型中，屬於「最開放」的模型之一，在效率與準確度表現上具領先水準。
輝達也強調開放性是 Nemotron 系列的核心設計理念，讓開發者能依自身需求進行微調與客製化。
即日起開放使用，優先支援開發與部署生態
在實際使用層面，Nemotron 3 Nano 已率先上線：
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模型平台：Hugging Face
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推論服務：Baseten、Deepinfra、Fireworks、FriendliAI、OpenRouter、Together AI
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工具支援：LM Studio、llama.cpp、SGLang、vLLM
同時，Nemotron 3 Nano 也以 NVIDIA NIM™ 微服務形式提供，可部署在任何輝達的加速基礎設施上，讓企業在兼顧隱私與控制權的前提下進行大規模應用。
(註：NVIDIA NIM™ 為企業打造的 AI 模型即用型服務封裝，企業只需要透過 API 呼叫，就能用模型，不必自己處理底層效能問題。)
雲端與企業平台陸續到位，Nano 為代理型 AI 核心基礎層
輝達表示，Nemotron 3 Nano 將成為企業代理型 AI 架構中的「基礎層模型」：
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AWS：即將於 Amazon Bedrock 提供
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其他平台：Google Cloud、Coreweave、Microsoft Foundry、Nebius、Nscale、Yotta (規劃中)
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企業 AIv 平台：Couchbase、DataRobot、H2O.ai、JFrog、Lambda、UiPath
透過 Nano 承擔大量基礎推論任務，企業可在同一工作流程中，將高難度任務再交由更大型模型處理，以最佳化整體「詞元經濟」。
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