随着Nemotron 3 Nano的发布，英伟达不再只是人工智能的“引擎供应商”——它开始亲自打造智能内核。而令人意外的是，在整个Nemotron 3系列模型中，最重要的并非参数规模最大的那一款。
而是最小的这一款。
单从纸面参数看，Nemotron 3 Nano显得十分低调：
但在低调的表象之下，这款模型承载着更为关键的意义： 它指向了高效、长上下文、智能体化人工智能的未来。
当行业内都在痴迷于超大参数量的稠密模型时，英伟达另辟蹊径——选择了一条聚焦吞吐量、推理效率与实际部署落地的技术路线。
而这一决策，彻底改变了游戏规则。
Nemotron 3 Nano是一款开源的300亿级混合专家（MoE）语言模型，专为以下应用场景打造：
其核心创新点在于：
尽管Nemotron 3 Nano的总参数量高达316亿，但每个token仅激活约32亿参数。
这一设计带来了三大优势：