Nvidia Nemotron 3 Ultra 開源模型出擊：企業AI成本激減10倍，550B參數效能直逼封閉對手

2026年7月8日（星期二），Nvidia 同 LangChain 聯合宣布推出 NemoClaw for LangChain Deep Agents 藍圖——一個專為企業級 AI 代理人而設嘅參考架構，背後由 Nvidia 開源模型 Nemotron 3 Ultra 驅動。呢次公布重點係大幅降低推理成本，同時喺企業基準測試上媲美封閉式對手 。

公布重點：NemoClaw for LangChain Deep Agents

呢個藍圖畀企業一個完整嘅參考架構，用 Nemotron 3 Ultra 同 Nvidia OpenShell 執行時期政策控制，建立開放嘅代理人系統。目標係幫大型客戶快速打造可自訂、可直接用喺生產環境嘅 AI 代理人，同時大幅降低推理成本 。NemoClaw v0.0.76 版本（7月8日）仲將 Nemotron 3 Ultra 設定為 Deep Agents Code 嘅預設 Nvidia 端點模型 。

推理成本優勢：比封閉對手平10倍

LangChain 嘅 Deep Agents 套件專為 Nemotron 3 Ultra 優化，每次執行嘅推理成本比部分領先嘅封閉源碼模型低10倍 。根據 Artificial Analysis 數據，Nemotron 3 Ultra 每百萬 tokens 成本係 $0.58，而 Claude Sonnet 4.6 要 $2.31——足足平咗75% 。內地財經媒體更指推理成本比封閉模型低約九成 。

企業基準測試：效能追平頂級封閉模型

Nvidia 表示，喺 LangChain 嘅 Deep Agents 基準測試中，Nemotron 3 Ultra 喺商業任務上同最高分嘅模型打成平手（品質對等）。關鍵分數包括：

• Artificial Analysis Intelligence Index： 取得 47.7–48 分——美國開源模型中最強，領先 Gemma 4 31B（39分）同 Nemotron 3 Super（36分），但落後於中國開源龍頭 Kimi K2.6（54分）同封閉前沿模型如 GPT-5.5（60.2分）同 Claude Opus 4.7（57分）。
• GPQA Diamond： 得分 86.7%，同頂級模型有得揮 。
• 代理人基準： 喺 HuggingFace 公開數據中，Terminal Bench 2.1 得分 56.4、GDPVal 46.7、SWE-Bench Verified 70.7，同 MiniMax-2.7、GLM-5.1、Kimi-K2.6 等模型在代理人任務上競爭激烈 。
• PinchBench 代理人生產力： 得分 90–91%，同 Kimi K2.6 並肩，領先 Qwen 3.5 。

架構規格

規格	細節
總參數	5500億（550B）
活躍參數	每個 token 550億（55B）
架構類型	混合專家（MoE）Hybrid Mamba-Attention（Mamba-Transformer 混合）
上下文長度	100萬 tokens（1M）
預訓練	20萬億文字 tokens
後訓練	SFT + RL + 多層級在線蒸餾（MOPD）
授權	OpenMDW 1.1 / Linux Foundation 許可

性能提升嘅核心技術

性能提升主要來自三大創新 ：

• Hybrid Mamba-Attention MoE 架構： 將 Mamba 2 狀態空間層同注意力層結合，喺 MoE 路由框架下每個 token 只啟動 55B 參數，達到極高效率。
• 多層級在線策略蒸餾（MOPD）： 一種後訓練技術，透過強化學習喺互動環境中提煉推理能力。
• 稀疏激活： 10:1 嘅總參數對活躍參數比例，令模型可以用遠低於密集模型嘅算力，達到前沿推理水平。

喺 8K tokens 輸入 / 64K tokens 輸出設定下，Nemotron 3 Ultra 嘅推理吞吐量比 GLM-5.1-754B-A40B 高 5.9倍 。喺預發布嘅 DeepInfra 端點上，佢每秒可以處理超過 300 個 tokens 。

LangChain 合作關係及引述

LangChain 為 Nemotron 3 Ultra 提供 Day 0 支援，係 Nemotron Coalition 嘅成員 。LangChain CEO Harrison Chase 話，企業可以用封閉模型嘅一個零頭成本，達到強勁嘅性能 。Nvidia 就話 LangChain 嘅 Deep Agents 套件用 Nemotron 3 Ultra「完成更多任務、更高吞吐量，而推理成本比部分領先封閉模型低10倍」。

企業採用情況

全球合作夥伴 EY 以及 Abridge、Amdocs、Box 等公司已開始用 NemoClaw + Nemotron 3 Ultra 棧技術建立企業 AI 代理人 。Cadence、Siemens、Synopsys 同 Dassault Systèmes 亦用緊 Nvidia 嘅 NemoClaw 藍圖部署自動化 AI 工程師 。

開發者存取途徑

開發者可透過以下途徑存取 Nemotron 3 Ultra ：

• Hugging Face： 模型權重喺 nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16
• NVIDIA Endpoints / Nvidia NIM： 經 Nvidia 雲端端點進行受管推理（NemoClaw 預設）
• Ollama： 喺 ollama.com/library/nemotron-3-ultra 可用
• 自建伺服器 / GPU 雲端： 權重可部署喺任何 GPU 雲端實例
• Nvidia NemoClaw： 開源藍圖，單一指令即可部署

股市反應

Nvidia（NVDA）股價喺 2026年7月9日（星期三）升咗4%，因為新基準測試結果同 NemoClaw 公布顯示 Nemotron 3 Ultra 喺成本同企業性能上都挑戰到封閉模型 。Bank of America 喺公布後 重申對 Nvidia 嘅買入評級，指出模型嘅成本效益優勢同企業採用勢頭 。

重要時間線

• 2026年6月1日： Jensen Huang 喺台北 Computex 2026 宣布 Nemotron 3 Ultra
• 2026年6月4日： Nvidia 正式開源發布 Nemotron 3 Ultra，包括權重、訓練數據同配方
• 2026年7月8日（星期二）： LangChain 同 Nvidia 宣布 NemoClaw for LangChain Deep Agents 藍圖，強調推理成本低10倍，以及 EY、Abridge、Amdocs、Box 等企業採用
• 2026年7月9日（星期三）： NVDA 股價升4%；Bank of America 重申買入評級