英伟达253B开源新王上台，Llama 4三天变烘托！直逼DeepSeek-R1
修正：修正部 HYZ
【新智元导读】Llama 4刚出生就被碾压！英伟达强势开源Llama Nemotron-253B推理模型，在数学编码、科学问答中准确率登顶，乃至以一半参数比美DeepSeek R1，吞吐量暴升4倍。要害诀窍，就在于团队选用的测验时Scaling。
Llama 4诞生不过3天，反手就被逾越了。
刚刚，英伟达官宣开源「超大杯」Llama Nemotron推理模型，共有253B参数，依据Llama-3.1-405B微调而来。
在多项基准测验中，Llama Nemotron一举打败了两款Llama 4模型。而且仅用一半的参数，功能直逼DeepSeek R1。
尤其是，在杂乱数学推理AIME（2024/2025）、科学推理GPQA Diamond、编码LiveCodeBnech中，新模型获得SOTA。
比较DeepSeek R1 671B，它的推理吞吐量提高了4倍。
Llama-3.1-Nemotron-Ultra-253B-v1经过后期练习，专心于推理、人类谈天偏好和使命，如RAG（检索增强生成）和东西调用。
它能支撑128Ktoken的上下文长度，且能够在单个8xH100芯片节点上进行推理。
这个模型之所以能到达如此强的推理功能，是因为在模型精度和功率之间获得了杰出平衡，让功率（吞吐量）直接转化为本钱节约。
经过选用一种新颖的神经架构查找（NAS）办法，研讨者大大减少了模型的内存占用，然后支撑更大的作业负载，并减少了在数据中心环境中运转模型所需的GPU数量。
现在，该模型已准备好支撑商用。
Llama Nemotron超大杯上线，推理开源天花板
本年3 月，英伟达初次露脸了Llama Nemotron系列推理模型。
它总共包括三种规划：Nano、Super 和 Ultra，别离针对不同场景和核算资源需求，供开发者运用。
· Nano
Nano（8B）依据Llama 3.1 8B微调而来，专为PC和边际设备而规划。
如下图，Llama Nemotron Nano在GPQA Diamond、AIME 2025、MATH-500、BFCL、IFEval、MBPP和MTBench等多项基准测验中，展现出抢先功能。
图 1. Llama Nemotron Nano在一系列推理和智能体基准测验中供给同类最佳功能
· 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，便可完结最高吞吐量下的最佳准确性。
下图显现，Llama Nemotron Super在GPQA Diamond、AIME 2024/2025、MATH-500、MBPP、Arena Hard、BFCL和IFEval等多项基准测验，获得了最优功能。
图 2. Llama Nemotron Super在一系列推理和智能体基准测验中供给抢先功能
· 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规划，
图表显现，选用FP8精度的Llama Nemotron Ultra 253B在GPQA、Complex Math、BFCL、LiveCodeBench以及IFEval上体现出色。
图3. FP8精度的Llama Nemotron Ultra供给同类最佳的推理和智能体基准测验功能
Llama Nemotron宗族模型均是依据开源 Llama构建，并选用英伟达审阅后的数据调集成数据，因而悉数能够商用。
秘密武器：测验时Scaling
英伟达是怎么练习出功能如此杰出的模型的？背面的要害，就在于「测验时scaling」（或称推理时scaling）和「推理」。
测验时scaling这项技能，会在模型推理阶段投入更多核算资源，用以考虑和权衡各种选项，来提高模型呼应质量，这就使得模型在要害下流使命上的功能得以提高。
对问题进行推理是一项杂乱的使命，而测验时投入的核算资源，正是使这些模型能到达前述需推理水平的要害因素。
它能让模型在推理期间运用更多资源，拓荒更宽广的或许性空间，然后添加模型建立起必要相关、找到本来或许无法获得的处理计划的几率。
虽然「推理」和「测验时scaling」对智能体作业流如此重要，但有一个一起问题，却遍及困扰着现在最先进的推理模型——
开发者无法挑选何时让模型进行推理，也便是说，做不到在「推理敞开」和「推理封闭」之间自在切换。
而Llama Nemotron系列模型则攻破了这一难题，用「体系提示词」来操控推理开关！
怎么构建？
Llama 3.3 Nemotron 49B Instruct以Llama 3.3 70B Instruct为根底模型，阅历了一个广泛的后练习阶段后，不只模型尺度减小，还让原始才能保存乃至增强了。
三个后练习阶段如下。
1. 经过神经架构查找 (NAS) 和常识蒸馏进行蒸馏。
2. 监督微调：运用了由英伟达创立的600亿Token 组成数据（代表了所生成的 3000万样本中的400万），以保证在「推理封闭」和「推理敞开」两种形式下内容的高质量。在此阶段，团队运用了NVIDIA NeMo结构，有用且高效地扩展了后练习流程。
3. 强化学习：这个阶段是运用NVIDIA NeMo完结的，模型的对话才能和指令遵从功能得以增强，然后在广泛的使命中都能供给高质量的呼应。
第一个阶段（过程1和2）已在神经架构查找 (NAS) 技能陈述中具体论述。
简而言之，该阶段可被视为经过多种蒸馏和NAS办法，依据特定的旗舰硬件，将各模型的参数量「调整至适合尺度」，然后到达预选的最优值。
模型后练习的第二个阶段（过程3和4）则触及由组成数据驱动的监督微调，目的在于完结几个要害方针。
首要方针，便是提高模型在多种使命上的非推理功能。
后练习流程的这一环节（过程3）运用了团队精选的提示词，经过基线模型 (Llama 3.3 70B Instruct) 以及Qwen2.5 7B Math和Coder模型生成组成数据。
这些数据随后经过团队的精选与审阅，用于增强模型在谈天、数学和代码使命上的「推理封闭」形式下的功能。
一起，团队也投入很多精力，保证在此阶段，「推理封闭」形式下的指令遵从和函数调用功能到达同类最佳水平。
第二个方针（过程4）是经过在精选的DeepSeek-R1数据（仅限数学、代码和科学范畴）上进行练习，打造出同类最佳的推理模型。
每一个提示词和呼应都经过严厉挑选，保证在推理才能增强过程中仅运用高质量数据，并辅以NVIDIA NeMo结构的支撑。这就能保证团队能够挑选性地从 DeepSeek-R1中蒸馏出它在优势范畴所具有的强壮推理才能。
「推理敞开」/「推理封闭」两种形式的练习（过程3和4）是一起进行的，两者仅有的差异在于体系提示词。
这意味着，终究生成的模型既能作为推理模型运转，也能作为传统的LLM运转，并经过一个开关（即体系提示词）在两种形式间切换。
这种规划，使得组织机构能够将单个尺度适合的模型一起用于推理使命和非推理使命。
终究一个阶段（过程5和6）则选用了强化学习来更好地对齐用户目的与希望。
模型首要运用REINFORCE算法和依据启发式的验证器，针对指令遵从和函数调用这两个使命进行RL以提高功能（过程5）。
随后，选用RLHF技能，结合HelpSteer2数据集和NVIDIA Llama 3.1 Nemotron奖赏模型，对终究模型进行面向谈天使用场景的对齐（过程6）。
终究，这些后练习过程打造出了同类最佳的推理模型，而且经过供给在两种范式（推理与非推理）间切换的机制，保证了模型在函数调用和指令遵从方面的功能不受影响。
模型则能高效支撑智能体AI作业流中的各个，一起还能坚持针对旗舰级英伟达硬件优化的最佳参数量。
功能改写SOTA，吞吐量最高5倍提高
· Llama Nemotron Super
Llama Nemotron交融了DeepSeek-R1等模型强壮的推理才能，以及Llama 3.3 70B Instruct具有的强壮世界常识与对牢靠东西调用及指令遵从，终究打造出在要害智能体使命上体现抢先的模型。
成果显现，Llama Nemotron 49B准确性最高，且吞吐量提高达5倍。
图 5. Llama Nemotron Super为智能体使命供给了最高的准确性和吞吐量，然后降低了推理本钱
· Llama Nemotron Ultra 253B
Llama Nemotron Ultra总参数量仅为253B，但其推理功能已到达乃至逾越DeepSeek-R1等尖端敞开推理模型。
与此一起，凭仗优化的模型尺度完结了明显更高的吞吐量，并保存了优异的东西调用才能。
这种杰出推理才能与毫不妥协的东西调用才能的结合，使其成为智能体作业流范畴的同类最佳模型。
除了使用Llama Nemotron Super的完好后练习流程外，Llama Nemotron Ultra还额定阅历了一个专心的RL阶段，旨在进一步增强其推理才能。
成果表明，相较于DeepSeek-R1 671B，Llama Nemotron Ultra的吞吐量提高高达4倍，而且在GPQA、AIME 2024、AIME 2025、BFCL、LiveCodeBench、MATH500和IFEval的等权重均匀准确性方面获得最高分。
图6. Llama Nemotron Ultra一起供给杰出的准确性和惊人的吞吐量
打造多智能体体系，搞定杂乱使命
由Llama 3.3 Nemotron 49B Instruct驱动的多智能体协作体系，在Arena Hard 基准测验中，拿下了冷艳的92.7分。
传统的测验时核算scaling办法，大多聚集于那些有清晰答案的问题，比方数学题、逻辑推理、编程比赛。
实践中，许多重要使命缺少可验证的处理计划，比方提出立异研讨思路、编撰学术论文，或是为杂乱的软件产品开发有用的交给战略。
这些问题，往往更具挑战性，也更靠近实践需求。
Llama Nemotron测验时核算scaling体系正是为此而生，它仿照了人类处理杂乱问题写作形式，经过以下几个过程完结：
1. 群策群力：针对问题开始构思一个或多个处理计划。
2. 获取反应：就开始计划寻求朋友、搭档或其他专家的定见。
3. 修正修订：依据收集到的反应对开始计划进行修正。
4. 择优选取：在整合修订定见后，选出最具潜力的终究处理计划。
这种办法使得测验时核算scaling技能能够使用于更广泛的通用范畴使命。
要形象地了解这个多智能体协作体系，能够将其类比为一个团队协同作业，为一个没有标准答案的敞开式问题寻觅最佳处理计划。
与之相对，「长考虑」则比如练习单个人深度、耐久地研究一个问题，终究得出一个能够对照标准答案进行验证的成果。
因而，多智能体体系强壮之处在于，不只提高处理杂乱问题功率，还能经过协作发掘更多或许性。
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