NVIDIA представила открытую нейросеть Nemotron-3 Nano Omni

Компания NVIDIA расширяет экосистему открытых языковых моделей. Разработчики представили Nemotron-3 Nano Omni — мультимодальную нейросеть для разработки ИИ-агентов. Её размер позволяет запускать ИИ локально, сохраняя скорость обработки данных.

Краткое содержание

• NVIDIA представила мультимодальную языковую модель Nemotron-3 Nano Omni;
• Нейросеть распространяется по открытой лицензии;
• Главное назначение — создание автономных и эффективных ИИ-агентов;
• Приставка Nano подчёркивает тот факт, что модель оптимизирована для работы на локальном оборудовании.

Компактность и мультимодальность

Семейство нейросетей от NVIDIA пополнилось крайне интересным решением. В то время как индустрия гонится за триллионами параметров, требующими гигантских серверных стоек, Nemotron-3 Nano Omni предлагает другой подход. Слово Omni в названии указывает на мультимодальную природу искусственного интеллекта. Это значит, что модель способна воспринимать и обрабатывать не только текстовые запросы, но и визуальную или звуковую информацию.

Приставка Nano недвусмысленно намекает на скромные системные требования. Такие нейросети обычно легко умещаются в видеопамять потребительских или серверных видеокарт базового уровня. Это критически важно для исследователей и небольших компаний, которые не могут арендовать серверы за сотни тысяч долларов, но хотят интегрировать ИИ в свои продукты.

Фокус на ИИ-агентах

Основная задача новой модели от NVIDIA — стать фундаментом для автономных ИИ-агентов. В отличие от привычных чат-ботов, которые просто отвечают на вопросы, агенты умеют выполнять многоэтапные сценарии, пользоваться внешними инструментами и принимать решения на основе изменяющейся обстановки.

Открытая лицензия позволяет разработчикам со всего мира дообучать Nemotron-3 Nano Omni под свои специфические задачи. Будь то автоматизация рутины в офисе, управление умным домом или создание неигровых персонажей в видеоиграх, которые будут адекватно реагировать на действия геймера. Подобная открытость со стороны технологического гиганта сильно подстёгивает развитие всей отрасли машинного обучения.

Будущее локальных вычислений

Выпуск таких компактных и умных моделей подтверждает глобальный тренд на локальный запуск искусственного интеллекта. Отправлять все данные в облако дорого и небезопасно, особенно когда речь заходит о конфиденциальной корпоративной информации. Гораздо надёжнее развернуть нейросеть на собственной инфраструктуре.

Для эффективной работы с локальными ИИ-агентами вроде Nemotron-3 Nano Omni и их дообучения нужно надёжное оборудование. В наших серверах для ИИ используются только проверенные комплектующие, которые обеспечивают бесперебойную работу алгоритмов и необходимое количество видеопамяти под любые модели. А если тебе нужна помощь в подборе специализированного железа, обращайся к специалистам DigitalRazor за консультацией.

Для каких задач Компактный GPU-сервер до 2 видеокарт для начальных задач в AI и графике. Оптимален для инференса, визуализации, VFX и рендеринга в студиях и лабораториях, где важна гибкость.

Подробнее

Видеокарты

RTX / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 282 ГБ

Процессоры

Threadripper PRO

Количество ядер до 96

RAM до 1024 ГБ DDR5

Форм-фактор 4.5U

Для каких задач Универсальная платформа на 4–6 GPU для локального обучения моделей и генеративных задач. Подходит для команд, которым важна надёжность сервера и свобода выбора графики — от RTX 5090 до PRO RTX 6000.

Подробнее

Видеокарты

RTX / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 576 ГБ

Процессоры

Threadripper PRO

Количество ядер до 96

RAM до 1024 ГБ DDR5

Форм-фактор 6.5U

Для каких задач Сервер промышленного уровня на 8 GPU с кластерной архитектурой. Предназначен для дата-центров и AI-ферм, где требуется масштабируемость и полная загрузка ресурсов под обучение LLM и R&D.

Подробнее

Видеокарты

RTX PRO 6000 / RTX 5090

Объем видеопамяти до 768 ГБ

Процессоры

AMD Epyc, Intel Xeon

Количество ядер до 320

RAM до 3072 ГБ DDR5

Форм-фактор 6U

Для каких задач Серия серверов для кластеризации на 4 GPU. Предназначены для дата-центров и AI-ферм, где требуется повышенная плотность для обучение LLM и R&D.

Подробнее

Видеокарты

L40s / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 564 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 128

RAM до 1536 ГБ DDR5

Форм-фактор 2U

Для каких задач Серия серверов для кластеризации на 8 GPU. Предназначены для дата-центров и AI-ферм, где требуется повышенная плотность для обучение LLM и R&D.

Подробнее

Видеокарты

L40s / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 1128 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 256

RAM до 2048 ГБ DDR5

Форм-фактор 4U

Для каких задач HGX объединяет 8 видеокарт NVIDIA H200, достигая экстремальной плотности производительности. Благодаря внутренней связности NVSwitch мгновенно интегрируется в масштабные вычислительные кластеры.

Подробнее

Видеокарты

NVIDIA H200 SXM

Объем видеопамяти до 1128 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 256

RAM до 2048 ГБ DDR5

Форм-фактор 5U