NVIDIAが小型かつ高性能なオープンAIモデル「Nemotron 3」シリーズを発表

NVIDIAは2025年12月15日に、特化型エージェントAI開発の強化、AI業界全体の透明性、効率性を目的として設計されたオープンAIモデル、データ、ライブラリの「Nemotron 3」ファミリーを発表しました。Nemotron 3は必要な部分のみを活性化させることで、マルチエージェントを効率的に稼働させながら、コストを削減することを可能としています。

NVIDIA Debuts Nemotron 3 Family of Open Models | NVIDIA Newsroom
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Nemotron 3ファミリーは複数の専門的なエージェントを組み合わせたMoEモデルで、300億パラメータの小型モデル「Nemotron 3 Nano」、約1000億パラメータを備えてトークンあたり最大100億パラメータを活性化できる高精度推論モデル「Nemotron 3 Super」、約5000億パラメータでトークンあたり最大500億パラメータを活性化できる大規模推論エンジン「Nemotron 3 Ultra」の3サイズを展開しています。

Nemotronファミリーは、大規模なマルチ環境の同時トレーニングを可能とする高度な強化学習テクニックにより、優れた精度を実現すると同時に、画期的なハイブリッドMoEアーキテクチャを通じて、大規模なマルチエージェントシステム用途においてクラス最高水準の非常に高いトークン生成機能を発揮します。NVIDIAによると、Nemotron 3 Nanoは、2025年8月の「Nemotron Nano 2」と比較して4倍高いスループットを実現しているとのこと。

AIモデルの分析を行うArtificial Analysisは、Nemotron 3 Nanoを「同クラスで最もオープンかつ効率的なモデル」と評価し、コーディング、推論、エージェントベンチマーク全体でトップクラスの精度を達成したことを報告しました。また、リリース前に実施したテストでは、1秒あたり約380トークンの出力速度を記録し、「インテリジェンスだけでなく効率性にも重点を置き、速度と性能の魅力的なトレードオフを実現しています」とArtificial Analysisは述べています。

また、Nemotron 3 SuperおよびUltraは、メモリ要件を大幅に削減してトレーニングを高速化する効率性を備えています。これにより、高精度フォーマットと比較して精度を犠牲にすることなく、既存のインフラストラクチャ上でより大規模なモデルをトレーニングすることが可能です。Nemotron 3 SuperとUltraはNVIDIAのBlackwellアーキテクチャ上で動作し、NVFP4トレーニングフォーマットを採用することで、メモリ要件を削減し、既存インフラでの大規模学習を可能にしています。

Nemotronは、NVIDIAのより広範なAIの取り組みをサポートしており、世界中の組織が独自のデータ、規制、価値観に沿ったAIシステムを構築できる、オープンで透明性が高く効率的なモデルを採用しています。NVIDIAのジェンスン・フアンCEOは「オープンイノベーションはAIの進歩の基盤です。Nemotronによって、私たちは高度なAIをオープンプラットフォームへと変革し、開発者が大規模なエージェントシステムを構築するために必要な透明性と効率性を提供します」と語りました。

Nemotron 3 Nano は、Hugging Faceなど複数のプラットフォームでダウンロードできます。また、Nemotron用に公開されたデータセットには3兆トークン規模のプリトレーニングデータ、ポストトレーニングデータ、強化学習データが含まれているほか、ライブラリもオープンソースで提供されています。Nemotron 3 SuperとUltraは2026年上半期にリリースされる予定です。

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