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剪辑：剪辑部 HYZ
【新智元导读】Llama 4刚出世就被碾压！强势开源Llama Nemotron-253B推理模子，在数学编码、科学问答中准确率登顶，以至以一半参数比好意思DeepSeek R1，微辞量暴涨4倍。重要诀要，就在于团队接收的测试时Scaling。
Llama 4降生不外3天，反手就被高出了。
刚刚，英伟达官宣开源「超大杯」Llama Nemotron推理模子，共有253B参数，基于Llama-3.1-405B微调而来。
在多项基准测试中，Llama Nemotron一举打败了两款Llama 4模子。而且仅用一半的参数，性能直逼DeepSeek R1。
尤其是，在复杂数学推理AIME（2024/2025）、科学推理GPQA Diamond、编码LiveCodeBnech中，新模子取得SOTA。
比较DeepSeek R1 671B，它的推理微辞量擢升了4倍。
Llama-3.1-Nemotron-Ultra-253B-v1经事后期锤真金不怕火，专注于推理、东谈主类聊天偏好和任务，如RAG（检索增强生成）和用具调用。
它能复古128Ktoken的落魄文长度，且大略在单个8xH100芯片节点上进行推理。
这个模子之是以能达到如斯强的推感性能，是因为在模子精度和成果之间取得了精熟均衡，让成果（微辞量）班师迂回为本钱省俭。
通过接收一种新颖的神经架构搜索（NAS）法子，酌量者大大减少了模子的内存占用，从而复古更大的使命负载，并减少了在数据中心环境中开动模子所需的GPU数目。
现时，该模子已准备好复古商用。
Llama Nemotron超大杯上线，推理开源天花板
本年3 月，英伟达初次亮相了Llama Nemotron系列推理模子。
它一共包含三种边界：Nano、Super 和 Ultra，分歧针对不同场景和计较资源需求，供开发者使用。
· Nano
Nano（8B）基于Llama 3.1 8B微调而来，专为PC和旯旮诱骗而贪图。
如下图，Llama Nemotron Nano在GPQA Diamond、AIME 2025、MATH-500、BFCL、IFEval、MBPP和MTBench等多项基准测试中，展现出跳动性能。
图 1. Llama Nemotron Nano在一系列推理和智能体基准测试中提供同类最好性能
· Super
Super（49B）是从Llama 3.3 70B蒸馏而来，针对数据中心GPU进行了优化，便可完毕最高微辞量下的最好准确性。
下图表露，Llama Nemotron Super在GPQA Diamond、AIME 2024/2025、MATH-500、MBPP、Arena Hard、BFCL和IFEval等多项基准测试，取得了最优性能。
图 2. Llama Nemotron Super在一系列推理和智能体基准测试中提供跳动性能
· Ultra
Ultra（253B）是从Llama 3.1 405B蒸馏而来，专为多GPU数据中心打造最强智能体而贪图，
图表表露，接收FP8精度的Llama Nemotron Ultra 253B在GPQA、Complex Math、BFCL、LiveCodeBench以及IFEval上确认出色。
图3. FP8精度的Llama Nemotron Ultra提供同类最好的推理和智能体基准测试性能
Llama Nemotron眷属模子均是基于开源 Llama构建，并接收英伟达审核后的数据聚积成数据，因此总共不错商用。
奥妙火器：测试时Scaling
英伟达是怎样锤真金不怕火出性能如斯超卓的模子的？背后的重要，就在于「测试时scaling」（或称推理时scaling）和「推理」。
测试时scaling这项本事，会在模子推理阶段干涉更多计较资源，用以念念考和衡量多样选项，来擢升模子反映质料，这就使得模子在重要卑鄙任务上的性能得以擢升。
对问题进行推理是一项复杂的任务，而测试时干涉的计较资源，恰是使这些模子能达到前述需推理水平的重要成分。
它能让模子在推理时代诓骗更多资源，开辟更渊博的可能性空间，从而增多模子成就起必要有关、找到正本可能无法取得的解决决策的几率。
尽管「推理」和「测试时scaling」对智能体使命流如斯进犯，但有一个共同问题，却普遍困扰着如今着手进的推理模子——
开发者无法遴荐何时让模子进行推理，也便是说，作念不到在「推理开启」和「推理关闭」之间目田切换。
而Llama Nemotron系列模子则攻破了这一艰辛，用「系统辅导词」来戒指推理开关！
怎样构建？
Llama 3.3 Nemotron 49B Instruct以Llama 3.3 70B Instruct为基础模子，资格了一个等闲的后锤真金不怕火阶段后，不仅模子尺寸减小，还让原始才调保留以至增强了。
三个后锤真金不怕火阶段如下。
1. 通过神经架构搜索 (NAS) 和常识蒸馏进行蒸馏。
2. 监督微调：使用了由英伟达创建的600亿Token 合成数据（代表了所生成的 3000万样本中的400万），以确保在「推理关闭」和「推理开启」两种样式下内容的高质料。在此阶段，团队诓骗了NVIDIA NeMo框架，灵验且高效地膨胀了后锤真金不怕火经由。
3. 强化学习：这个阶段是诓骗NVIDIA NeMo完成的，模子的对话才和解指示撤职性能得以增强，从而在等闲的任务中都能提供高质料的反映。
第一个阶段（设施1和2）已在神经架构搜索 (NAS) 本事解释中选藏进展。
简而言之，该阶段可被视为通过多种蒸馏和NAS法子，依据特定的旗舰硬件，将各模子的参数目「退换至合适尺寸」，从而达到预选的最优值。
模子后锤真金不怕火的第二个阶段（设施3和4）则波及由合成数据驱动的监督微调，目标在于完毕几个重要指标。
紧要指标，迪士尼彩乐园 下载便是擢升模子在多种任务上的非推感性能。
后锤真金不怕火经由的这一要道（设施3）诓骗了团队精选的辅导词，通过基线模子 (Llama 3.3 70B Instruct) 以及Qwen2.5 7B Math和Coder模子生成合成数据。
这些数据随后经过团队的精选与审核，用于增强模子在聊天、数学和代码任务上的「推理关闭」样式下的性能。
同期，团队也干涉多数元气心灵，确保在此阶段，「推理关闭」样式下的指示撤职和函数调用性能达到同类最好水平。
第二个指标（设施4）是通过在精选的DeepSeek-R1数据（仅限数学、代码和科学领域）上进行锤真金不怕火，打造出同类最好的推理模子。
每一个辅导词和反映都经过严格筛选，确保在推理才调增强过程中仅使用高质料数据，并辅以NVIDIA NeMo框架的复古。这就能确保团队不错遴荐性地从 DeepSeek-R1中蒸馏出它在上风领域所具备的纷乱推理才调。
「推理开启」/「推理关闭」两种样式的锤真金不怕火（设施3和4）是同期进行的，两者独一的区别在于系统辅导词。
这意味着，最毕生成的模子既能行为推理模子开动，也能行为传统的LLM开动，并通过一个开关（即系统辅导词）在两种样式间切换。
这种贪图，使得组织机构大略将单个尺寸得当的模子同期用于推理任务和非推理任务。
临了一个阶段（设施5和6）则接收了强化学习来更好地对王人用户意图与盼愿。
模子最初诓骗REINFORCE算法和基于启发式的考证器，针对指示撤职和函数调用这两个任务进行RL以擢升性能（设施5）。
随后，接收RLHF本事，讨论HelpSteer2数据集和NVIDIA Llama 3.1 Nemotron奖励模子，对最终模子进行面向聊天应用场景的对王人（设施6）。
最终，这些后锤真金不怕火设施打造出了同类最好的推理模子，况兼通过提供在两种范式（推理与非推理）间切换的机制，确保了模子在函数调用和指示撤职方面的性能不受影响。
模子则能高效复古智能体AI使命流中的各个，同期还能保握针对旗舰级英伟达硬件优化的最好参数目。
性能刷新SOTA，微辞量最高5倍擢升
· Llama Nemotron Super
Llama Nemotron会通了DeepSeek-R1等模子纷乱的推理才调，以及Llama 3.3 70B Instruct具备的纷乱天下常识与对可靠用具调用及指示撤职，最终打造出在重要智能体任务上确认跳动的模子。
扫尾表露，Llama Nemotron 49B准确性最高，且微辞量擢升达5倍。
图 5. Llama Nemotron Super为智能体任务提供了最高的准确性和微辞量，从而镌汰了推理本钱
· Llama Nemotron Ultra 253B
Llama Nemotron Ultra总参数目仅为253B，但其推感性能已达到以至高出DeepSeek-R1等顶级敞开推理模子。
与此同期，凭借优化的模子尺寸完毕了权贵更高的微辞量，并保留了优秀的用具调用才调。
这种超卓推理才调与毫失当协的用具调用才调的讨论，使其成为智能体使命流领域的同类最好模子。
除了应用Llama Nemotron Super的完满后锤真金不怕火经由外，Llama Nemotron Ultra还稀奇资格了一个专注的RL阶段，旨在进一步增强其推理才调。
扫尾标明，相较于DeepSeek-R1 671B，Llama Nemotron Ultra的微辞量擢升高达4倍，况兼在GPQA、AIME 2024、AIME 2025、BFCL、LiveCodeBench、MATH500和IFEval的等权重平均准确性方面取得最高分。
图6. Llama Nemotron Ultra同期提供超卓的准确性和惊东谈主的微辞量
打造多智能体系统，惩办复杂任务
由Llama 3.3 Nemotron 49B Instruct驱动的多智能体协调系统，在Arena Hard 基准测试中，拿下了惊艳的92.7分。
传统的测试时计较scaling法子，大多聚焦于那些有明确谜底的问题，比如数学题、逻辑推理、编程竞赛。
推行中，很多进犯任务短缺可考证的解决决策，比如建议改动酌量念念路、撰写学术论文，或是为复杂的软件居品开发灵验的委用政策。
这些问题，相同更具挑战性，也更濒临骨子需求。
Llama Nemotron测试时计较scaling系统恰是为此而生，它师法了东谈主类解决复杂问题写稿样式，通过以下几个设施完毕：
1. 集念念广益：针对问题初步构念念一个或多个解决决策。
2. 获取反馈：就初步决策征求一又友、共事或其他行家的见地。
3. 剪辑矫正：证据收罗到的反馈对初步决策进行修改。
4. 择优考取：在整合矫正见地后，选出最具后劲的最终解决决策。
这种法子使得测试时计较scaling本事大略应用于更等闲的通用领域任务。
要形象地默契这个多智能体协调系统，不错将其类比为一个团队协同使命，为一个莫得法式谜底的敞开式问题寻找最好解决决策。
与之相对，「长念念考」则好比锤真金不怕火单个东谈主深度、握久地钻研一个问题，最终得出一个不错对照法式谜底进行考证的扫尾。
因此，多智能体系统纷乱之处在于，不仅擢升解决复杂问题成果，还能通过协调挖掘更多可能性。
参考贵府：
https://huggingface.co/nvidia/Llama-3_1-Nemotron-Ultra-253B-v1
https://developer.nvidia.com/blog/build-enterprise-ai-agents-with-advanced-open-nvidia-llama-nemotron-reasoning-models/
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https://build.nvidia.com/nvidia/llama-3_1-nemotron-ultra-253b-v1?ncid=so-twit-273200