← Nieuwste papers
💬 NLP

Nemotron 3 Ultra: Open, Efficient Mixture-of-Experts Hybrid Mamba-Transformer Model for Agentic Reasoning

Nemotron 3 Ultra is een open-source, 550 miljard parameters tellend hybride Mamba-Transformer-model met een context van 1 miljoen tokens en geavanceerde trainingsmethoden die een staat van de kunst nauwkeurigheid levert met een tot wel 6x hogere inferentie-doorvoer, waardoor het ideaal is voor complexe agentische redeneertaken.

Oorspronkelijke auteurs: NVIDIA (Allan), : (Allan), Aaron Blakeman (Allan), Aaron Thomas (Allan), Aastha Jhunjhunwala (Allan), Abhibha Gupta (Allan), Abhinav Khattar (Allan), Adam Rajfer (Allan), Adi Renduchintala (Allan), A
Gepubliceerd 2026-06-16
📖 6 min leestijd🧠 Diepgaand

Oorspronkelijke auteurs: NVIDIA (Allan), : (Allan), Aaron Blakeman (Allan), Aaron Thomas (Allan), Aastha Jhunjhunwala (Allan), Abhibha Gupta (Allan), Abhinav Khattar (Allan), Adam Rajfer (Allan), Adi Renduchintala (Allan), Adil Asif (Allan), Aditya Vavre (Allan), Adriana Flores Miranda (Allan), Ahmad Bilal (Allan), Aileen Zaman (Allan), Ajay Hotchandani (Allan), Akanksha Shukla (Allan), Akhiad Bercovich (Allan), Aleksander Ficek (Allan), Alex Gronskiy (Allan), Alex Kondratenko (Allan), Alex Steiner (Allan), Alex Ye (Allan), Alexander Bukharin (Allan), Alexandre Milesi (Allan), Ali Taghibakhshi (Allan), Alice Gatti (Allan), Alisa Liu (Allan), Alok Kumar (Allan), Amar Phanishayee (Allan), Ameya Sunil Mahabaleshwarkar (Allan), Amir Klein (Allan), Amit Zuker (Allan), Amnon Geifman (Allan), Anahita Bhiwandiwalla (Allan), Ananth Subramaniam (Allan), Andrea Santilli (Allan), Andrew Fulks (Allan), Andrew McHarg (Allan), Andrew Tao (Allan), Andrii Skliar (Allan), Anjulie Agrusa (Allan), Ankur Srivastava (Allan), Ankur Verma (Allan), Anna Shors (Allan), Anna Warno (Allan), Antoni-Joan Solergibert I Llaquet (Allan), Arham Mehta (Allan), Arkadiusz Nowaczynski (Allan), Arti Jain (Allan), Ashwath Aithal (Allan), Ashwin Poojary (Allan), Asif Ahamed (Allan), Asit Mishra (Allan), Asma Kuriparambil Thekkumpate (Allan), Atefeh Sohrabizadeh (Allan), Avinash Kaur (Allan), Avinash Vem (Allan), Ayush Dattagupta (Allan), Barath Subramaniam Anandan (Allan), Bardiya Sadeghi (Allan), Ben Lanir (Allan), Benedikt Schifferer (Allan), Besmira Nushi (Allan), Bilal Kartal (Allan), Bill Thiede (Allan), Bita Darvish Rouhani (Allan), Bo Deng (Allan), Bob Schatz (Allan), Boris Ginsburg (Allan), Boxin Wang (Allan), Brad Nemire (Allan), Brandon Norick (Allan), Brian Dang (Allan), Brian Westphal (Allan), Brian Yu (Allan), Brucek Khailany (Allan), Bryan Catanzaro (Allan), Carlo del Mundo (Allan), Caryln Aarish (Allan), Chankyu Lee (Allan), Chantal Hwang (Allan), Charbel Sakr (Allan), Charles Wang (Allan), Charlie Truong (Allan), Chen Cui (Allan), Cheng Cheng (Allan), Cheng-Ping Hsieh (Allan), Chenghao Zhang (Allan), Chenhui Deng (Allan), Chintan Patel (Allan), Chris Alexiuk (Allan), Christian Cosgrove (Allan), Christian Munley (Allan), Christine Harvey (Allan), Christopher Parisien (Allan), Chunyang Shen (Allan), Coco Li (Allan), Collin Neale (Allan), Cynthia Gao (Allan), Cyril Meurillon (Allan), Dan Gil (Allan), Dan Su (Allan), Dan Zhao (Allan), Dane Corneil (Allan), Daniel Afrimi (Allan), Daniel Egert (Allan), Daniel Korzekwa (Allan), Daniel Lo (Allan), Daniel Machlab (Allan), Daniel Serebrenik (Allan), Daniil Sorokin (Allan), Daria Gitman (Allan), Daria Levy (Allan), Darko Stosic (Allan), David Mosallanezhad (Allan), David Yu (Allan), Davit Karamyan (Allan), Deena Donia (Allan), Deep Debroy (Allan), Deepak Narayanan (Allan), Devin O'Kelly (Allan), Dheeraj Peri (Allan), Dhruv Nathawani (Allan), Di (Allan), Wu, Dima Rekesh, Divyanshu Kakwani, Donald Plummer, Dong Anh, Dongfeng Yu, Dongfu Jiang, Donnie Kim, Dorrin Poorkay, Duncan Riach, Dusan Stosic, Dustin VanStee, Eavan Meng, Edgar Minasyan, Edward Lin, Eileen Margaret Peters Long, Elad Sarafin, Elad Segal, Elena Lantz, Ellie Evans, Elliott Ning, Eric Chung, Eric Harper, Eric Pham-Hung, Eric Tramel, Eric Yang, Erick Galinkin, Erik Pounds, Erika Goncalves Goncalves, Evan Briones, Evan Wu, Evelina Bakhturina, Evgeny Tsykunov, Ewa Dobrowolska, Faisal Ladhak, Farzan Memarian, Fay Wang, Fei Jia, Felipe Soares, Felipe Vieira Frujeri, Feng Chen, Fengguang Lin, Ferenc Galko, Frank Sun, Frankie Siino, Frida Hou, Gal Hubara Agam, Gal Kaplun, Gantavya Bhatt, Gargi Prasad, Garvit Kulshreshtha, George Armstrong, Gerald Shen, Giulio Borghesi, Gordana Neskovic, Gorkem Batmaz, Grace Lam, Greg Mason, Greg Pauloski, Grigor Nalbandyan, Grzegorz Chlebus, Grzegorz Karch, Guan-Ting Liu, Guoming Zhang, Guyue Huang, Haggai Maron, Haifeng Qian, Haim Elisha, Haoxing Ren, Haran Kumar Shiv Kumar, Haribhau Hud, Harris Nover, Harrison Saturley Hall, Hayate Iso, Helen Ngo, Herbert Hum, Herman Sahota, Hexin Wang, Himanshu Soni, Hovhannes Tamoyan, Hua Li, Huanhuan Chen, Hui Li, Hui Wang, Huy Nguyen, Ian Chiles, Ido Galil, Ido Shahaf, Igor Gitman, Igor Shovkun, Ilya Loshchilov, Ingo Guehring, Itamar Schen, Itay Levy, Itay Neeman, Ivan Moshkov, Izik Golan, Izzy Putterman, Jaemin Choi, Jakub Slowikowski, Jan Kautz, Jane Polak Scowcroft, Jared Casper, Jatin Mitra, Jeffrey Glick, Jenny Chen, Jesse Oliver, Jiacheng Xu, Jiafan Zhu, Jialin Song, Jian Zhang, Jiantao Jiao, Jiaqi Zeng, Jie Lou, Jim King, Jimmy Zhang, Jingquan Wang, Jinhang Choi, Jinju Chu, Joey Conway, Joey Guman, Johan Jatko, Johannes Rausch, John Kamalu, John Roberts, Johnny Greco, Johnny Mensel, Jonah Alben, Jonas Yang, Jonathan Cohen, Jonathan Raiman, Joseph Jennings, Joshua Mabry, Joshua Pierce, Joyjit Daw, Julien Veron Vialard, Junkeun Yi, Jupinder Parmar, Kajal Jain, Kan Zhu, Kari Briski, Katherine Cheung, Katherine Luna, Keith Willowhawk, Keith Wyss, Keshav Santhanam, Kevin Shih, Kezhi Kong, Khanh Nguyen, Khushi Bhardwaj, Kirthi Shankar Sivamani, Konstantinos Krommydas, Krishna C. Puvvada, Krzysztof Pawelec, Kumar Anik, Kyle Keprios, Kylie Day, Lawrence McAfee, Leo Du, Leon Derczynski, Li Ding, Linda Liu, Lingjie Wu, Lior Kadoch, Lizzie Wei, Luis Vega, Luke Robison, Lun Su, Maarten Van Segbroeck, Maciej Jakub Mikulski, Maer Rodrigues de Melo, Magda Sypula, Mahan Fathi, Makesh Narsimhan Sreedhar, Makesh Tarun Chandran, Manoj Kilaru, Maor Ashkenazi, Marc Cuevas, Marc Romeijn, Marcin Chochowski, Mark Cai, Mark Mozolewski, Markus Kliegl, Marta Stepniewska-Dziubinska, Martyna Patelka, Mattei Machczynski, Matvei Novikov, Mauricio Ferrato, Maximilian Golub, Mehrzad Samadi, Melissa Corpuz, Mengru Wang, Mengxi Wu, Meredith Price, Meriem Boubdir, Micah Schaffer, Michael Andersch, Michael Boone, Michael Gschwind, Michael Lightstone, Michael Loh, Michal Bien, Michal Zawalski, Michelle Gill, Miguel Martinez, Mikail Khona, Mike Chrzanowski, Mike Houston, Mingyuan Ma, Minseok Lee, Mohamed Fawzy, Mohammad Dabbah, Mohammad Shoeybi, Mostofa Patwary, Nabin Mulepati, Najeeb Nabwani, Namit Dhameja, Narimane Hennouni, Natalie Hereth, Nathaniel Pinckney, Nave Algarici, Nave Assaf, Netanel Haber, Nicholas Knight, Nick Reamaroon, Nickson Quak, Nidhi Bhatia, Nikhil Desai, Nikolai Ludwig, Nima Tajbakhsh, Ning Xu, Nir Ailon, Nirmal Juluru, Nitin Nitin, Ofri Masad, Oleg Rybakov, Oleksii Hrinchuk, Oleksii Kuchaiev, Olivia Viessmann, Olivier Delalleau, Oluwatobi Olabiyi, Omer Ullman Argov, Omri Puny, Oren Tropp, Pablo Ribalta, Pallab Bhattacharya, Panos Lampropoulos, Parth Mannan, Pasha Shamis, Patrick Legresley, Paul Gibbons, Pavlo Molchanov, Pawel Morkisz, Peter Dykas, Peter Jin, Pierre-Yves Aquilanti, Pinky Xu, Piotr Januszewski, Piotr Laskiewicz, Pooya Jannaty, Prakash Gurumurthy, Pranav Prashant Thombre, Prasoon Varshney, Pritam Gundecha, Przemek Tredak, Puhui Meng, Qiyu Wan, Rabeeh Karimi Mahabadi, Rachel Oberman, Rachit Garg, Radha Sri-Tharan, Rahul Kandu, Rakshit Sanadhya, Ran El-Yaniv, Ran Zilberstein, Rasoul Shafipour, Ray Macalisang, Rayen Tian, Reka Kovacs, Renjie Pi, Rick Izzo, Rima Shahbazyan, Rishabh Garg, Rishi Puri, Rita Fernandes Neves, Ritchie Zhao, Ritika Borkar, Ritu Gala, Riyad Islam, Robert Clark, Robert Hesse, Robert Kirby, Roger Waleffe, Rohit Watve, Roi Koren, Ron Banner, Ruoxi Zhang, Russell J. Hewett, Ryan Prenger, Ryan Stewart, Ryota Egashira, Sadegh Mahdavi, Saee Paliwal, Sagar Singh, Sahil Modi, Salika Dave, Samantha Shinagawa, Samuel Kriman, Sandip Bhaskar, Sangkug Lym, Sanjay Kariyappa, Sanjeev Satheesh, Saran Vikas Murari, Satish Pasumarthi, Saurabh Mishra, Saurav Muralidharan, Scott Hara, Sean Narentharen, Selvaraj Anandaraj, Seonjin Na, Seonmeyong Bak, Seonmyeong Bak, Sepehr Sameni, Seph Mard, Serge Panev, Seth Henneman, Seth Poulos, Shahar Mor, Shantanu Acharya, Shaona Ghosh, Sharath Turuvekere Sreenivas, Sharon Mendelson, Shaun Kotek, Shawn Wang, Shay Aharon, Shaya Gharghabi, Sheng-Chieh Lin, Shi Chen, Shiqing Fan, Shirish Baskaran, Shreya Gopa, Shrimai Prabhumoye, Shubham Pachori, Shubham Toshniwal, Shuoyang Ding, Shwetha Krishnamurthy, Siddharth Singh, Simeng Sun, Sirshak Das, Sivakumar Arayandi Thottakara, Smita Ithape, Somshubra Majumdar, Soumye Singhal, Sri Harsha Singudasu, Sridhar Bhuvanapalli, Srimukh Veccham, Stas Sergienko, Stefania Alborghetti, Stephen Ge, Su Rong, Sugam Dipak Devare, Sukrit Rao, Sumeet Kumar Barua, Sungsoo Ha, Sunny Gai, Suriya Gunasekar, Suseella Panguluri, Suyog Gupta, Sviataslau Hinzburh, Sweta Priyadarshi, Syeda Nahida Akter, Talor Abramovich, Tan Bui, Tanay Varshney, Tatevik Ter-Hovhannisyan, Teodor-Dumitru Ene, Terry Kong, Thanh Do, Tianhe Zhang, Tiffany Moore, Tijmen Blankevoort, Tim Moon, Tiyasa Mitra, Tom Balough, Tomasz Grzegorzek, Tomasz Hliwiak, Tomer Asida, Tomer Bar Natan, Tomer Keren, Tomer Ronen, Tony Salim, Tony Wang, Traian Rebedea, Tugrul Konuk, Twinkle Vashishth, Udi Karpas, Ushnish De, Vahid Noorozi, Venkat Srinivasan, Venmugil Elango, Vibhor Agrawal, Victor Cui, Vijay Korthikanti, Vikas Mehta, Vinay Rao, Virginia Wu, Vitaly Kurin, Vitaly Lavrukhin, Vladimir Anisimov, Vu Pham, Wanli Jiang, Wasi Uddin Ahmad, Wataru Ishihara, Wei Du, Wei Ping, Weiheng Chai, Wenliang Dai, Wesley Helmholz, Will Jennings, Will Zhu, Wojciech Prazuch, Xiaowei Ren, Xiwen Yu, Yan Breek, Yang Chen, Yang Yu, Yangyi Chen, Yaniv Galron, Yashaswi Karnati, Yejin Choi, Yev Meyer, Yi-Fu Wu, Yian Zhang, Ying Lin, Yonatan Geifman, Yonggan Fu, Youngeun Kwon, Yu Yao, Yugi Guvvla, Yuki Huang, Yunsheng Liu, Zach Moshe, Zachary Newell, Zhilin Wang, Zhiyu Li, Zhongbo Zhu, Zhuolin Yang, Zihan Liu, Zijie Yan, Zsolt-Alon Wertheimer

Oorspronkelijk artikel gelicentieerd onder CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dit is een AI-gegenereerde uitleg van het onderstaande artikel. Het is niet geschreven of goedgekeurd door de auteurs. Raadpleeg het oorspronkelijke artikel voor technische nauwkeurigheid. Lees de volledige disclaimer

Het Grote Plaatje: Een Superbrein voor het "Doen" van Dingen

Stel je voor dat je een briljante assistent hebt. De meeste AI-assistenten van vandaag zijn goed in chatten of het snel schrijven van een e-mail. Nemotron 3 Ultra is ontworpen om een projectmanager voor de lange afstand te zijn. Het is gebouwd om urenlang wakker te blijven, meerdere vensters te openen, het internet af te zoeken, code te schrijven, fouten te herstellen en complexe taken zelfstandig te voltooien zonder dat je het de hele tijd bij de hand hoeft te houden.

Het paper beweert dat dit model het "meest capabele" tot nu toe is van NVIDIA, specifiek geoptimaliseerd om snel en efficiënt te zijn terwijl het enorme hoeveelheden informatie verwerkt (tot wel 1 miljoen woorden tegelijk).


1. De Motor: Een Hybride Auto voor AI

De meeste AI-modellen zijn als een enkele, massieve motor die op dezelfde manier werkt voor elke taak. Nemotron 3 Ultra is anders; het is een hybride voertuig.

  • De "Mamba"-motor: Denk aan dit als een hogesnelheidstrein. Het beweegt zeer snel door informatie en hoeft geen zware bagagetrein (geheugen) achter zich aan te slepen. Dit maakt het ongelooflijk snel in het verwerken van lange verhalen of documenten.
  • De "Transformer"-motor: Dit is de klassieke, krachtige motor die uitblinkt in diep redeneren en het begrijpen van complexe relaties.
  • De Hybride: Het model schakelt tussen deze twee motoren afhankelijk van de taak. Het gebruikt de snelle trein voor het scannen van lange documenten en de krachtige motor voor diep nadenken. Deze combinatie stelt het model in staat om veel sneller te zijn dan zijn concurrenten zonder intelligentie te verliezen.

2. De Teamstructuur: De "Mixture of Experts"

Stel je een enorme bibliotheek voor. In plaats van één bibliothecaris die alles over elk boek probeert te weten (wat traag en vermoeiend is), heeft de bibliotheek 512 gespecialiseerde experts.

  • Als je een vraag stelt over recht, worden alleen de juridische experts wakker.
  • Als je vraagt over coderen, worden alleen de programmeer-experts wakker.
  • Als je vraagt over wiskunde, worden alleen de wiskunde-experts wakker.

Dit wordt een Mixture-of-Experts (MoE) model genoemd. Nemotron 3 Ultra heeft in totaal 550 miljard "experts" (parameters), maar voor een enkele zin worden er slechts 55 miljard "wakker". Dit is als het hebben van een enorm team van specialisten die stand-by staan, maar alleen de specifieke experts aan te roepen die je op dat moment nodig hebt voor de klus. Dit bespaart enorme hoeveelheden energie en tijd.

3. De Training: Van Student naar Meester

Het paper beschrijft een driestaps trainingsproces om dit model te transformeren tot een expert-agent:

  • Stap 1: Pre-training (De Encyclopedie lezen): Het model las 20 biljoen teksttokens (woorden en code). Het is alsof het elk boek in een enorme bibliotheek heeft gelezen. Ze gebruikten een speciaal "low-precision" formaat (NVFP4) om dit efficiënt te doen, zoals het lezen van een boek met een iets kleiner lettertype om meer op de pagina te passen zonder de betekenis te verliezen.
  • Stap 2: Supervised Fine-Tuning (De Stage): Het model werd geleerd hoe het instructies moet opvolgen, hulpmiddelen moet gebruiken (zoals zoekmachines of code-terminals) en hoe het veilig moet blijven. Ze gaven het voorbeelden van hoe problemen stap voor stap worden opgelost.
  • Stap 3: Reinforcement Learning & Distillation (De Masterclass): Dit is het geheime ingrediënt.
    • Eerst oefende het model in veel verschillende "simulaties" (zoals een videogame voor coderen, wiskunde en kantoorwerk) om te leren door middel van vallen en opstaan.
    • Daarna trainden ze 10+ gespecialiseerde "Docent"-modellen (één voor coderen, één voor wiskunde, één voor kantoorwerk, enz.).
    • Ten slotte gebruikten ze een techniek genaamd MOPD (Multi-teacher On-Policy Distillation). Stel je voor dat het hoofdmodel (de student) probeert een probleem op te lossen, en de gespecialiseerde docenten precies vertellen hoe het moet gebeuren. De student leert door de beste zetten van de docenten na te bootsen en combineert al hun wijsheid in één supermodel.

4. De Superkrachten

Het paper benadelt drie belangrijke superkrachten van Nemotron 3 Ultra:

  • Het 1-miljoen-woorden Geheugen: De meeste AI-modellen raken in de war als je ze een boek geeft dat langer is dan een paar hoofdstukken. Nemotron kan een 1-miljoen-token context lezen (ongeveer de omvang van 10 volledige romans) en details van de allereerste pagina onthouden terwijl het de laatste pagina schrijft.
  • De Controle over het "Redeneerbudget": Je kunt het model vertellen: "Los dit snel op, maar sla misschien een paar stappen over," of "Neem de tijd en denk diep na." Hierdoor kunnen gebruikers kiezen tussen snelheid en nauwkeurigheid, afhankelijk van de taak.
  • Snelheid: Dank door zijn hybride motor en expertensysteem kan het informatie verwerken tot 6 keer sneller dan andere top-tier publieke modellen, terwijl het dezelfde (of betere) antwoorden geeft.

5. De Stabiliteit van het "Brein"

Het paper geeft toe dat het trainen van een model van deze omvang is als het lopen over een koord. Ze kwamen tijdens de training twee keer "divergentie" tegen (waarbij het model begint met het maken van willekeurige, slechte gokken).

  • Fix 1: Ze realiseerden zich dat een specifiek onderdeel van de wiskunde (gradient accumulation) precisie verloor, dus schakelden ze voor dat deel terug naar een hogere precisie-modus.
  • Fix 2: Ze merkten op dat de "experts" in het team uit balans raakten (sommigen deden al het werk, anderen sliepen). Ze pasten het systeem aan om ervoor te zorgen dat de werklast eerlijk werd verdeeld, wat voorkwam dat het model crashte.

6. Het Resultaat: Open voor Iedereen

Het meest opwindende deel van het paper is dat NVIDIA alles open-source maakt.

  • Ze brengen het Base model uit (het ruwe brein).
  • Het Post-trained model (de expert-agent).
  • Een Gekwantiseerde versie (een gecomprimeerde versie die nog sneller draait op specifieke NVIDIA-chips).
  • De Data en Recepten (de exacte lijst met boeken die ze hebben gelezen en de instructies die ze hebben gevolgd).

Samenvattend: Nemotron 3 Ultra is een massief, hybride-engine AI die is ontworpen om een langdurige, autonome werker te zijn. Het gebruikt een team van gespecialiseerde experts om diep na te denken maar snel te bewegen, kan een hele bibliotheek aan tekst onthouden, en wordt aan het publiek beschikbaar gesteld zodat iedereen er zijn eigen AI-agents mee kan bouwen.

Verdrinkt u in papers in uw vakgebied?

Ontvang dagelijkse digests van de nieuwste papers die bij uw onderzoekswoorden passen — met technische samenvattingen, in uw taal.

Probeer Digest →