NVIDIA: Nemotron 3 Ultra (free)

NVIDIA Nemotron 3 Ultra ist das grosse Modell für Schlussfolgerungen und Orchestrierung in der Nemotron-3-Familie. Es ist für anspruchsvolle mehrstufige Agenten, Analysen mit langem Kontext und Schlussfolgerungen zu Code, Mathematik und Naturwissenschaften ausgelegt. Das Modell hat insgesamt 550B und 55B aktive Parameter. Es kombiniert Mamba-2-, Aufmerksamkeits- und Latent-Mixture-of-Experts-Schichten; Multi-Token-Prediction-Schichten unterstützen seinen Generierungsaufbau.

LatentMoE projiziert Informationen für die Expertenverarbeitung in eine kleinere latente Repräsentation. NVIDIAs Trainingsverfahren kombiniert Vortraining, überwachtes Fine-Tuning, Reinforcement Learning und domänenübergreifende On-Policy-Destillation. Der praktische Zweck dieser Schritte ist, Schlussfolgerungen, Anweisungsbefolgung, Tool-Nutzung und Agentenverhalten über mehrere Aufgabentypen hinweg zu verbessern. Ultra erzeugt Text: eine Erklärung, eine Lösung, Code, einen Plan oder eine angeforderte Antwortstruktur. Stellen Sie das Material bereit, das die Antwort verwenden soll, und die Bedingungen, anhand deren sich die Richtigkeit des Ergebnisses beurteilen lässt.

Geben Sie für mathematische oder naturwissenschaftliche Schlussfolgerungen die vollständige Aufgabenstellung, bekannte Werte, Einheiten und zulässige Annahmen an. Ein nützlicher Auftrag lautet: «Leiten Sie das Ergebnis aus diesen Bedingungen ab, kennzeichnen Sie die Annahmen in jedem Schritt, prüfen Sie die Dimensionen und erklären Sie, welche Beobachtung die Schlussfolgerung widerlegen würde.» Fordern Sie nach der erläuternden Herleitung ein knappes Endergebnis an. Wenn experimentelle Daten beteiligt sind, unterscheiden Sie zwischen Messwerten und berechneten Werten und verlangen Sie, dass Unsicherheit oder fehlende Informationen sichtbar bleiben, statt in einer selbstsicheren Antwort unterzugehen.

Stellen Sie für Code- und Agentenworkflows das Ziel, relevante Dateien als Text und die tatsächlichen Ausgaben vorangegangener Schritte bereit. Ultra ist für Aufgaben mit mehreren voneinander abhängigen Entscheidungen vorgesehen. Eine explizite Aufzeichnung der erledigten Arbeit und offenen Fragen ist daher nützlich. Zum Beispiel: «Prüfen Sie diesen Migrationsvorschlag anhand des Schemas und der fehlgeschlagenen Prüfungen. Identifizieren Sie die Abhängigkeit, die den Abschluss blockiert, schlagen Sie eine gezielte Korrektur vor und geben Sie das erwartete Ergebnis der nächsten Prüfung an.» Eine Anwendung mit Tool-Anbindung kann dann einen vorgeschlagenen Schritt ausführen und Belege für die nächste Entscheidung zurückgeben.

Der Hersteller unterstützt das Ein- und Ausschalten der Analyse über die Chatvorlage. Die Analyse ist standardmässig aktiviert und erzeugt einen Analyseverlauf mit anschliessender Antwort. Die Ultra-Modellkarte dokumentiert ausserdem einen Analysemodus mit mittlerem Aufwand, der weniger Analysetokens als vollständiges Denken verwendet. Dies ist eine Ultra-spezifische Option; sie darf nicht mit der für Super dokumentierten Einstellung mit geringem Aufwand verwechselt werden. Legen Sie das gewünschte endgültige Ergebnis fest und lassen Sie nach der Analyse Platz dafür. Ein unvollständiger Analyseverlauf ersetzt keine vollständige Antwort auf die ursprüngliche Frage.

Ultra unterstützt einen Kontext von bis zu 1M Tokens. Beschriften Sie bei einer grossen Sammlung von Dokumenten oder Quelldateien die Abschnitte und teilen Sie dem Modell genau mit, was es vergleichen, verfolgen oder abgleichen soll. Bewahren Sie die Quellenreihenfolge, wenn Chronologie oder Abhängigkeiten wichtig sind. Ein nützliches Ergebnis für lange Dokumente enthält den Befund, die stützende Passage und deren Bedeutung für die Frage. Wählen Sie die relevanten Materialien aus und reservieren Sie Ausgabeplatz; das Kontextfenster beschreibt die Arbeitssequenz und keine separate garantierte Länge der endgültigen Antwort.

Der Hersteller nennt Englisch, Französisch, Spanisch, Italienisch, Deutsch, Japanisch, Hindi, Koreanisch, brasilianisches Portugiesisch und Chinesisch. Legen Sie die Ausgabesprache fest und bewahren Sie technische Kennungen oder Quellenzitate, wenn der genaue Wortlaut wichtig ist. Verwenden Sie bei einer mehrsprachigen Analyse für jedes Dokument dieselben Kriterien und lassen Sie Unterschiede in Terminologie oder Annahmen erklären. Sprachliche Flüssigkeit allein reicht nicht aus, um festzustellen, dass zwei unterschiedlich formulierte Anforderungen dasselbe bedeuten.

NVIDIA stellt explizite Beispiele für Tool-Aufrufe mit Analyse bereit. Definieren Sie den Zweck, die Argumente und das erwartete Ergebnis jeder Funktion und geben Sie dann ihre tatsächliche Ausgabe an das Modell zurück. Die Anwendung führt die Operation aus; das Modell zieht Schlussfolgerungen aus der zurückgegebenen Beobachtung. Ein langer Agentenworkflow lässt sich leichter prüfen, wenn vorgeschlagene Aktionen, ausgeführte Ergebnisse und offene Prüfungen klar unterschieden werden. Fordern Sie für einen Abschlussbericht die Antwort, die stützenden Belege, die Annahmen und alle verbleibenden Aufgabenpunkte an. Prüfen Sie Berechnungen anhand der ursprünglichen Einheiten, Codeänderungen anhand beobachteter Prüfungen und Tatsachenaussagen anhand der bereitgestellten Quellen.