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Nemotron-3-Super 主宰 OpenClaw 基準測試
💡了解 Nemotron-3-Super 如何透過效率而非規模主宰代理基準測試（42字）
⚡ 30-Second TL;DR
有什麼變化
總 120B 參數，每 token 僅啟用 12.7B
為什麼重要
證明高效稀疏模型在代理基準測試中脫穎而出，可能降低機器人 AI 應用的計算成本。標誌代理開發轉向一致性導向評估。
下一步行動
在 PinchBench 上測試 Nemotron-3-Super 以基準你的 OpenClaw 代理一致性。
誰應關注：Researchers & Academics
關鍵要點
- •總 120B 參數，每 token 僅啟用 12.7B
- •領導 OpenClaw 代理的 PinchBench 平均排行榜
- •強調機器人一致性而非原始模型智能
🧠 深度解析
背景與延伸：來自公開資料，非原文內容。引用 4 個來源。
🔑 增強重點摘要
- •Nemotron-3-Super 採用混合 Mamba-Transformer MoE 架構，結合 LatentMoE 技術提升準確性，並支援高達 1M token 上下文長度。
- •模型在 Terminal-Bench Hard 上得分 29%，在 GDPval-AA 代理基準上 ELO 達 1027，並在 DeepResearch Bench 排行榜上位居第一。
- •相較 GPT-OSS-120B 和 Qwen3.5-122B，Nemotron-3-Super 在 8k 輸入/16k 輸出設定下推論吞吐量分別高 2.2 倍和 7.5 倍。
- •提供多種檢查點，包括 NVFP4、FP8 和 BF16 量化版本，並開源訓練資料集。
📊 競品分析▸ Show
| 模型 | 總參數/活躍參數 | 關鍵基準 | 推論吞吐量優勢 |
|---|---|---|---|
| Nemotron-3-Super | 120B/12B | Terminal-Bench Hard: 29%, GDPval-AA ELO: 1027, DeepResearch #1 | 比 GPT-OSS-120B 高 2.2x, 比 Qwen3.5-122B 高 7.5x |
| GPT-OSS-120B | 120B | 較低準確性 | 基準 |
| Qwen3.5-122B | 122B | 較低準確性 | 基準 |
🛠️ 技術深入
- 架構細節：混合 Mamba-Attention MoE，總參數 120.6B，每前向傳遞活躍 12.7B（排除嵌入 12.1B），包含 LatentMoE（啟用 4 個專家以單一成本提升準確性）、Multi-Token Prediction (MTP) 支援推測解碼加速 3x 推論。
- 訓練：25 兆 token 預訓練（NVFP4 低精度）、後訓練含 SFT 和 RLHF，使用 GenRM 模型。
- 推論配置：最大上下文 1M token，支援 NVFP4 精度（Blackwell 平台比 Hopper FP8 快 4x），FlashAttention、FlashInfer MoE 後端，編譯器優化如 fuse_allreduce_rms。
- 硬體規格：Tensor Parallel Size 2，最大模型長度 65,536，GPU 記憶體利用 90%，最大批次 token 32,768。
🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources
Nemotron-3-Super 將加速開源代理 AI 在企業部署
其高吞吐量、1M 上下文及工具呼叫能力適合自主代理系統，降低高風險環境錯誤。
混合 MoE 架構將成為大型模型效率標準
LatentMoE 和 MTP 證明在維持準確性的前提下大幅提升 FLOP 效率，超越傳統 MoE。
NVFP4 預訓練將推廣低精度訓練
證實 NVFP4 在 25 兆 token 規模下穩定，無準確性損失，適用 Blackwell 等新硬體。
⏳ 時間線
2026-03
NVIDIA 發佈 Nemotron-3-Super，領導 OpenClaw PinchBench 及多項代理基準
2025-01
Nemotron 3 Nano 發佈，引入類似低精度預訓練技術
📎 來源 (4)
Factual claims are grounded in the sources below. Forward-looking analysis is AI-generated interpretation.
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原始來源： OpenClaw.report ↗
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