NVIDIA: Nemotron 3 Ultra (free)

NVIDIA Nemotron 3 Ultra is het grootschalige model voor redeneren en orkestratie binnen de Nemotron 3-familie. Het is ontworpen voor veeleisende agents met meerdere stappen, analyse met lange context en redeneren over code, wiskunde en wetenschap. Het model telt 550B parameters in totaal en 55B actieve parameters. Het combineert Mamba-2-, attention- en Latent Mixture-of-Experts-lagen, met Multi-Token Prediction-lagen die het generatieontwerp ondersteunen.

LatentMoE projecteert informatie naar een kleinere latente representatie voor verwerking door experts. Het trainingsrecept van NVIDIA combineert voortraining, gesuperviseerde fine-tuning, reinforcement learning en on-policy-distillatie in meerdere domeinen. Het praktische doel van die stappen is redeneren, het volgen van instructies, toolgebruik en agentgedrag bij verschillende taaktypes te verbeteren. Ultra produceert tekst: een uitleg, een oplossing, code, een plan of een gevraagde antwoordstructuur. Lever het materiaal aan dat het antwoord moet gebruiken en de voorwaarden die bepalen of het resultaat correct is.

Geef voor wiskundig of wetenschappelijk redeneren de volledige opgave, bekende waarden, eenheden en toegestane aannames op. Een bruikbaar verzoek luidt: “Leid het resultaat uit deze voorwaarden af, identificeer de aannames bij elke stap, controleer de dimensies en leg uit welke waarneming de conclusie zou weerleggen.” Vraag om een beknopt eindresultaat na de uitgewerkte uitleg. Maak bij experimentele data onderscheid tussen wat gemeten en wat berekend werd, en vraag om onzekerheid of ontbrekende informatie zichtbaar te houden in plaats van ze in een stellig antwoord te laten opgaan.

Lever voor code- en agentworkflows het doel, relevante bestanden als tekst en de werkelijke uitvoer van vorige stappen aan. Ultra is bedoeld voor taken met meerdere onderling afhankelijke beslissingen; een expliciet overzicht van voltooid werk en resterende vragen is daarom nuttig. Bijvoorbeeld: “Beoordeel dit migratievoorstel aan de hand van het schema en de mislukte controles. Identificeer de afhankelijkheid die de voltooiing blokkeert, stel een gerichte correctie voor en geef het verwachte resultaat van de volgende controle.” Een applicatie met tools kan vervolgens een voorgestelde stap uitvoeren en de onderbouwing voor de volgende beslissing teruggeven.

De fabrikant ondersteunt het in- en uitschakelen van redenering via het chatsjabloon. Redenering staat standaard aan en produceert een redeneerspoor, gevolgd door het antwoord. De Ultra-kaart documenteert ook een redeneermodus met gemiddelde inspanning die minder redeneertokens gebruikt dan volledig denken. Dit is een Ultra-specifieke optie; ze mag niet worden verward met de instelling voor lage inspanning die voor Super is gedocumenteerd. Geef het gewenste eindresultaat op en laat er na de redenering ruimte voor. Een onafgewerkt redeneerspoor vervangt geen voltooid antwoord op de oorspronkelijke vraag.

Ultra ondersteunt een context tot 1M tokens. Label bij een grote verzameling documenten of bronbestanden de secties en vertel het model precies wat het moet vergelijken, volgen of met elkaar in overeenstemming brengen. Behoud de bronvolgorde wanneer chronologie of afhankelijkheden van belang zijn. Een bruikbaar resultaat voor lange documenten bevat de bevinding, het ondersteunende tekstfragment en de betekenis ervan voor de vraag. Selecteer het relevante materiaal en reserveer uitvoerruimte; het contextvenster beschrijft de werkreeks, geen afzonderlijk gegarandeerde lengte van het eindantwoord.

De maker vermeldt Engels, Frans, Spaans, Italiaans, Duits, Japans, Hindi, Koreaans, Braziliaans Portugees en Chinees. Geef de uitvoertaal op en behoud technische identificaties of broncitaten waar de exacte formulering belangrijk is. Gebruik voor een meertalige analyse dezelfde criteria voor elk document en vraag om verschillen in terminologie of aannames uit te leggen. Vloeiend taalgebruik alleen volstaat niet om vast te stellen dat twee verschillend geformuleerde vereisten hetzelfde betekenen.

NVIDIA geeft expliciete voorbeelden van toolaanroepen met redenering. Definieer voor elke functie het doel, de argumenten en het verwachte resultaat, en geef vervolgens de werkelijke uitvoer aan het model terug. De applicatie voert de bewerking uit; het model redeneert over de teruggegeven waarneming. Een lange agentworkflow is makkelijker te controleren wanneer voorgestelde acties, uitgevoerde resultaten en onopgeloste controles duidelijk van elkaar worden onderscheiden. Vraag voor een eindrapport om het antwoord, de onderbouwing, de aannames en eventuele resterende taakonderdelen. Controleer berekeningen aan de hand van de oorspronkelijke eenheden, codewijzigingen aan de hand van waargenomen controles en feitelijke beweringen aan de hand van de aangeleverde bronnen.