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Nvidia 聯手 LangChain 推出 NemoClaw 藍圖：Nemotron 3 Ultra 以 10 倍低成本、頂尖企業級效能挑戰封閉模型
2026 年 7 月 8 日，Nvidia 與 LangChain 宣布 NemoClaw for LangChain Deep Agents 藍圖，由 Nemotron 3 Ultra 驅動——這是一款開源 550B 總參數 / 55B 活躍參數的 MoE 混合 Mamba Attention 模型。 Nemotron 3 Ultra 在 Artificial Analysis Intelligence Index 拿下 47.7–48 分，為美國開源權重模型最高分；每 100 萬 tokens 成本僅 0.58 美元，相較 Claude Sonnet 4.6 的 2.31 美元，降幅達 75%。
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研究答案
重點整理
- 2026 年 7 月 8 日，Nvidia 與 LangChain 宣布 NemoClaw for LangChain Deep Agents 藍圖，由 Nemotron 3 Ultra 驅動——這是一款開源 550B 總參數 / 55B 活躍參數的 MoE 混合 Mamba Attention 模型。
- Nemotron 3 Ultra 在 Artificial Analysis Intelligence Index 拿下 47.7–48 分，為美國開源權重模型最高分；每 100 萬 tokens 成本僅 0.58 美元，相較 Claude Sonnet 4.6 的 2.31 美元，降幅達 75%。
- 企業合作夥伴包括 EY、Abridge、Amdocs 及 Box 已搶先導入 NemoClaw 堆疊；開發者可透過 Hugging Face、Nvidia NIM、Ollama 或本地端部署取得模型。
AI 提示詞
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2026 年 7 月 8 日（星期二），Nvidia 與 LangChain 聯合發布 NemoClaw for LangChain Deep Agents 參考架構，這是一套由 Nvidia 開源模型 Nemotron 3 Ultra 驅動的企業 AI 代理建構藍圖。發布會上特別強調推理成本的大幅下降，以及足以與封閉對手一較高下的企業級效能 。
發布內容：NemoClaw for LangChain Deep Agents 藍圖
NemoClaw for LangChain Deep Agents 藍圖為企業提供一個參考架構，可利用 Nemotron 3 Ultra 與 Nvidia 的 OpenShell 執行時期政策控制來建構開放式代理系統。此藍圖專為需要可自訂、可投入生產、且推理成本更低的 AI 代理的大型客戶設計 。NemoClaw v0.0.76 版（7 月 8 日）已將 Nemotron 3 Ultra 設為 Deep Agents Code 的 Nvidia 端點預設模型 。
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2026 年 7 月 8 日，Nvidia 與 LangChain 宣布 NemoClaw for LangChain Deep Agents 藍圖，由 Nemotron 3 Ultra 驅動——這是一款開源 550B 總參數 / 55B 活躍參數的 MoE 混合 Mamba Attention 模型。
最值得優先驗證的重點是什麼？
2026 年 7 月 8 日，Nvidia 與 LangChain 宣布 NemoClaw for LangChain Deep Agents 藍圖，由 Nemotron 3 Ultra 驅動——這是一款開源 550B 總參數 / 55B 活躍參數的 MoE 混合 Mamba Attention 模型。 Nemotron 3 Ultra 在 Artificial Analysis Intelligence Index 拿下 47.7–48 分，為美國開源權重模型最高分；每 100 萬 tokens 成本僅 0.58 美元，相較 Claude Sonnet 4.6 的 2.31 美元，降幅達 75%。
接下來在實務上該怎麼做？
企業合作夥伴包括 EY、Abridge、Amdocs 及 Box 已搶先導入 NemoClaw 堆疊；開發者可透過 Hugging Face、Nvidia NIM、Ollama 或本地端部署取得模型。