NVIDIA ने एजेंट टूल निष्पादन के लिए Nemotron 3.5 Lightning को ओपन सोर्स किया है

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AI summary iconसारांश
NVIDIA ने Nemotron 3.5 Lightning को ओपन-सोर्स के रूप में जारी किया है, जो ऑन-चेन समाचार परिवेश में एजेंट टूल निष्पादन के लिए अनुकूलित है। इस मॉडल में प्रति टोकन 30 अरब सक्रिय पैरामीटर हैं और यह समान मॉडलों की तुलना में चार गुना तेज़ चलता है। यह PinchBench पर 86% सटीकता प्राप्त करता है और Qwen3.6 35B की तुलना में 10,000 कार्य 30% तेज़ी से पूरा करता है। MoE आर्किटेक्चर के साथ बनाया गया, यह कई प्लेटफॉर्म्स का समर्थन करता है और प्रशिक्षण के लिए ओपन वेट्स प्रदान करता है। नए टोकन सूचीकरण इसकी गति और कस्टमाइजेशन विकल्पों से लाभान्वित हो सकते हैं।

Beating मॉनिटरिंग के अनुसार, NVIDIA ने ओपन-सोर्स मॉडल Nemotron 3.5 Lightning जारी किया है, जो लंबे समय तक चलने वाले Agent के लिए "कार्य निष्पादन" के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किया गया है। मॉडल के कुल पैरामीटर 30 अरब हैं, जिनमें प्रत्येक Token केवल 3 अरब सक्रिय होते हैं, और यह मुख्य रूप से टूल कॉल, परिणाम जांच और सब-Agent स्केड्यूलिंग जैसे उच्च आवृत्ति के कार्यों के लिए जिम्मेदार है। NVIDIA का विचार Agent के कार्यों को अधिक स्पष्ट रूप से विभाजित करना है। जटिल योजना को Nemotron 3 Ultra जैसे बड़े मॉडल सौंपा जाता है, जबकि बड़ी संख्या में दोहराए जाने वाले कार्य Lightning को सौंपे जाते हैं। आधिकारिक रूप से, इसकी आउटपुट गति समान श्रेणी के मॉडल की तुलना में अधिकतम 4 गुना हो सकती है। PinchBench पर, Lightning की सटीकता 86% है, और समान सटीकता के साथ, 10,000 कार्य पूरा करने में Qwen3.6 35B से 30% तेज़ है। मॉडल MoE आर्किटेक्चर का उपयोग करता है, और Agent Harness के लिए विशेष रूप से प्रशिक्षित किया गया है, साथ ही मल्टी-टोकन प्रेडिक्शन और स्पेकुलेटिव डिकोडिंग को शामिल किया गया है। NVIDIA BF16 और NVFP4 वजन प्रदान करता है, जो RTX 5090, DGX Spark आदि स्थानीय उपकरणों पर चलाए जा सकते हैं, साथ ही llama.cpp, Ollama, LM Studio और Unsloth का समर्थन करता है। इसकी कस्टमाइज़ेशन क्षमता पर भी जोर दिया गया है। NVIDIA वजन, कुछ प्रशिक्षण डेटा और प्रशिक्षण प्रक्रिया को खुला करता है, ताकि कंपनियाँ कोडिंग, सुरक्षा, कानून आदि कार्यों के लिए पोस्ट-ट्रेनिंग कर सकें। आधिकारिक प्रदर्शन में, Lightning की पोस्ट-ट्रेनिंग के बाद कई पेशेवर कार्यों में स्पष्ट सुधार देखा गया है।

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