Nvidia, 15 Aralık tarihinde açık kaynaklı Nemotron 3 model ailesini duyurdu. Şirket, bu platformu çok ajanlı yapay zeka sistemleri geliştiren işletmeler için altyapı olarak konumlandırdı. Nano modelleri, eğitim veri setleri ve pekiştirmeli öğrenme kütüphaneleri hemen kullanıma sunuldu.
Duyuru, kuruluşların tek modellerli sohbet botlarından karmaşık iş akışlarını otomatikleştiren işbirlikçi çok ajanlı çerçevelere geçiş yaptığı dönemde geldi. Nvidia Üst Yöneticisi Jensen Huang, lansmanı ileri düzey yapay zeka yeteneklerini demokratikleştirmek olarak çerçeveledi. Huang, “Açık yenilik, yapay zeka ilerlemesinin temelidir” diye kaydetti. “Nemotron ile ileri düzey yapay zekayı, geliştiricilere ölçeklenebilir ajanik sistemler kurmak için ihtiyaç duydukları şeffaflık ve verimliliği sağlayan açık bir platforma dönüştürüyoruz” ifadelerini kullandı.
Nemotron 3, üç model boyutunda hibrit gizli uzmanlar karışımı mimarisiyle performans kazanımları sağladı. Nano varyantı 30 milyar parametreye sahip olup herhangi bir zamanda 3 milyar parametre aktif hale getirildi. Bu model, selefi Nemotron 2 Nano’ya kıyasla dört kat daha yüksek verimlilik sundu ve akıl yürütme belirteç üretimini yüzde 60 azalttı.
Bağımsız benchmark kuruluşu Artificial Analysis, Nano’yu boyut kategorisindeki en verimli model olarak sıraladı.
Şirket, ön eğitim, son eğitim ve pekiştirmeli öğrenme verilerinden 3 trilyon belirteç yayımladı. Açık kaynaklı NeMo Gym ve NeMo RL kütüphaneleri GitHub ile Hugging Face platformlarında paylaşıldı.
100 milyar ve 500 milyar parametreli Super ile Ultra modelleri 2026 yılının ilk yarısında piyasaya sürülecek. Bu modeller, Blackwell mimarisinde Nvidia’nın 4 bit NVFP4 eğitim formatını kullanacak ve bellek gereksinimlerini önemli ölçüde düşürecek.
Kurumsal benimsenme süreci başladı. ServiceNow, Perplexity, CrowdStrike, Oracle ve Zoom gibi erken benimseyenler Nemotron modellerini iş akışlarına entegre etti. ServiceNow Üst Yöneticisi Bill McDermott, ortaklığın “rakipsiz verimlilik, hız ve doğrulukla standardı tanımlamaya devam edeceğini” belirtti.
Analistler, duyuruyu maliyet odaklı rakiplere karşı Nvidia’nın hamlesi olarak değerlendirdi. Northwest AI Consulting’den Wyatt Mayham, “Bu, DeepSeek’in yapay zeka pazarını bozmasına Nvidia’nın yanıtı” diye aktardı. “İşletme hazır açık alternatif sunuyorlar; kurumsal destek ve donanım optimizasyonuyla.” Nemotron modelleri Nvidia donanımı gerektirmese de şirket platformları için optimize edildi. Bu strateji, yapay zeka geliştirme maliyetleri düşerken GPU talebini korumayı hedefliyor.
