2025年08月19日，芯片巨头英伟达在人工智能领域发布全新开源模型NVIDIA Nemotron Nano 2。这款仅90亿参数的语言模型，凭借创新的Mamba-Transformer混合架构，在保持顶尖推理精度的同时，将吞吐量提升至同类模型的6倍以上，直接对标行业标杆Qwen3-8B。这一突破性进展不仅重新定义了中小型语言模型的性能边界，更揭示了英伟达在深度布局开源AI生态的战略方向。
项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/unsloth/NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2 混合架构革新技术天花板
Nemotron-Nano-9B-v2的颠覆性表现，源于其独创的Nemotron-H混合架构。该架构采用英伟达最新研发的Mamba-2层，替换了传统Transformer中80%的自注意力层，在保留关键推理能力的同时，实现了推理速度的显著跨越。当处理需要长思维链的复杂任务时，这种架构展现出惊人效率——在8k输入/16k输出的典型场景下，吞吐量达到Qwen3-8B的6.3倍，相当于单张A10G GPU（22GiB显存）即可流畅支持128k上下文长度的超长文本处理。
Mamba架构作为近年来崛起的新兴序列建模技术，通过结构化状态空间模型（SSMs）实现线性复杂度的序列处理，其"选择性机制"能够动态聚焦关键信息。英伟达将这一特性与Transformer的优势深度融合，既解决了传统自注意力机制的计算瓶颈，又保持了复杂推理所需的全局关联性。这种技术融合思路，标志着语言模型架构从单一范式向混合优化演进的重要转折点。
极限压缩淬炼万亿级能力
这款9B模型的诞生，背后是一套精密的训练流程。英伟达首先在20万亿Token的超大规模数据集上，训练出120亿参数的基础模型Nemotron-Nano-12B-v2-Base，采用先进的FP8量化技术确保训练效率。随后通过SFT（监督微调）、DPO（直接偏好优化）、GRPO（生成式相对偏好优化）等多阶段对齐技术，全面提升模型在数学推理、代码生成等复杂任务的表现。
最终的9B版本则是Minitron压缩策略的成果。这项英伟达自研的模型压缩技术，通过结构化剪枝与知识蒸馏的双重作用，在将参数规模压缩25%的同时，实现了精度损失的最小化。压缩后的模型不仅保持了128k的超长上下文能力，更实现了良好的硬件适配性——单张消费级GPU即可运行，这为模型的普及应用提供了便利。
全维度性能碾压同级对手
在权威基准测试中，Nemotron-Nano-9B-v2展现出高效准确的全能表现。在数学推理领域，该模型在GSM8K（83.2%）和MATH（27.5%）数据集上分别超越Qwen3-8B 2.1和1.8个百分点；代码生成任务中，HumanEval+（78.6%）和MBPP+（85.3%）的通过率均处于开源模型第一梯队；通用推理方面，MMLU-Pro得分达到64.8%；长上下文理解测试RULER128k更是以91.7%的准确率表现优异。
这张对比图表展示了Nemotron-Nano-9B-v2在各权威基准测试中的表现。柱状图直观呈现了该模型与Qwen3-8B等竞品在推理准确率上的对比，尤其在长上下文和数学推理任务中优势明显。
实际应用场景中，模型表现出良好的实用性。内置的三个工具插件可实时查询天气、生成角色描述、推荐配色方案，展示了良好的工具调用能力。不过9B参数的局限性也偶有显现，在处理涉及多人物的复杂问题时会出现翻译偏差。
全面开源重构生态格局
英伟达此次展现出开放姿态，在HuggingFace平台提供三款支持128K上下文的模型变体，包括基础版、指令调优版和工具增强版。同时开源了包含6.6万亿Token的Nemotron-Pre-Training-Dataset-v1，涵盖网页爬取、数学公式、代码库、多语言问答等四大类高质量数据，为学术界和产业界提供了研究素材。
社区可以通过以下地址获取完整资源：
git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/unsloth/NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2
这一举措恰逢开源AI生态发展的关键时期。英伟达的全面开源提供了模型权重，以及完整的训练方法论和数据集，这种开放策略，或将影响开源模型的发展轨迹。
开源竞赛进入新阶段
Nemotron Nano 2的发布，反映出全球AI竞争格局的变化。国内厂商如阿里（Qwen）、字节跳动（Doubao）等持续在开源赛道发展，而英伟达在硬件优势之外，也在构建软件生态影响力。这种双轨并行策略使其既通过GPU销售获得收益，又通过开源模型扩大用户基础，形成良性循环。
模型体验地址（支持多开源模型测试）：https://build.nvidia.com/nvidia/nvidia-nemotron-nano-9b-v2
随着混合架构、模型压缩、高效训练等技术的快速迭代，中小型语言模型正迎来性能提升期。Nemotron-Nano-9B-v2证明，通过架构创新和工程优化，9B参数模型完全可以媲美甚至超越传统13B模型的能力，这不仅降低了AI应用的部署门槛，更为边缘计算、嵌入式设备等场景开辟了新可能。未来，随着Mamba等新兴架构的持续演进，语言模型的效率提升或将引发新一轮技术发展，而英伟达在这场竞赛中，已占据了有利位置。
在算力成本较高的当下，英伟达用Nemotron Nano 2展示了技术创新的价值。这款模型既是对行业的技术贡献，也是对开源精神的坚定支持——当更多创新者能够基于此继续开发，人工智能的普及应用或许才真正拉开序幕。
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