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METAL LAB

NVIDIA Nemotron4, 1万亿参数瞄准顶级但仍落后中国模型

NVIDIA正在开发的开放权重模型Nemotron4规模达1万亿参数级别,但Kimi K3、DeepSeek V4已经超过这一水平

이미지: METAL LAB 생성

摘要

  • 据悉,NVIDIA正在开发的开放权重模型Nemotron4最大版本参数规模至少达1万亿,是Nemotron3 Ultra的两倍
  • NVIDIA已将自研模型训练用云计算投资规模提高三倍,至2031年将达280亿美元,新模型最快将于今年秋季公开
  • 即便达到1万亿参数,规模仍不及Moonshot AI的Kimi K3(2.8万亿)和DeepSeek V4 Pro(1.6万亿),智能指数方面也存在差距
넴트론4 최대 모델 파라미터
최소 1조 개, 넴트론3 울트라의 2배
자체 모델 클라우드 투자
2031년까지 280억 달러로 3배 증액
공개 시점
이르면 2026년 가을
경쟁 모델 파라미터
킴K3 2.8조 · 딥시크 V4 프로 1.6조
지능 지수 비교
넴트론3 울트라 38점 · 킴K3 약 60점 (Artificial Analysis Intelligence Index)
넴트론3 울트라 위상
출시 당시(6월) 오픈 미국 모델 중 최상위, 킴K2.6에는 뒤처짐
출처
The Information (디코더 인용)

1万亿参数,但仍进不了第二梯队

据The Information报道,NVIDIA正在筹备的下一代开放权重模型Nemotron4最大版本设计参数规模至少为1万亿,是去年6月发布的Nemotron3 Ultra的两倍。但这一数字并不意味着行业顶尖水平。据了解,Moonshot AI的Kimi K3参数规模为2.8万亿,DeepSeek的V4 Pro为1.6万亿。即便NVIDIA达到1万亿参数,也只是达到中国实验室早已跨过的规模水平。

性能差距依然存在

参数数量并不直接等同于性能,但目前基准测试上的差距相当明显。Nemotron3 Ultra发布时是美国公开的开源模型中最强的一款,但仍不及当时排名最高的Kimi K2.6。据悉,在Artificial Analysis Intelligence Index最新版本中,Nemotron3 Ultra得分为38分,Kimi K3得分约为60分。20分以上的差距是Nemotron4需要跨越的门槛。

模型参数规模智能指数开发方
Nemotron4(计划中)1万亿以上未公开NVIDIA
Kimi K32.8万亿60Moonshot AI
DeepSeek V4 Pro1.6万亿未公开DeepSeek
Nemotron3 Ultra(现行)Nemotron4的一半38NVIDIA

为何投入280亿美元

据悉,NVIDIA已将用于自研模型训练的云计算投资规模提高三倍,到2031年将达280亿美元。一家出售GPU的公司自己也在开发大型语言模型,这背后有其利益考量。使用自研服务器运行开放模型的企业越多,GPU需求也就越大。据本报8月8日的报道,去年7月NVIDIA已在由200多家企业和机构参与联署的"Open Weights and American AI Leadership"公开信上签名,表明支持开放权重模型普及的立场。同期发布的物理AI模型Cosmos 3也是这一开放战略的延伸。

夹在监管与客户之间

与此同时,NVIDIA也在反对开放模型监管的请愿书上署名。这一时间点恰好与特朗普政府考虑对特定中国模型实施限制的动向重叠。问题在于,Nemotron4越成功,NVIDIA就越会与自己的大客户——例如OpenAI这样的公司——形成直接竞争关系。一边出售硬件,一边又出售用这些硬件打造的模型,这样的结构在客户眼中可能是一个微妙的信号。

那么这意味着什么

据悉,Nemotron4最快将于今年秋季公开。真正发布后,基准测试成绩恐怕会比参数数量更具说服力。这一消息表明,单纯1万亿这个数字规模已不再能保证行业顶尖地位。这也意味着,开放权重领域的竞争正在从美中实验室间的规模比拼,转向缩小实际智能指数差距的方向。对NVIDIA而言,出售GPU与自研模型开发这两大业务能否长期无冲突并存,也值得持续关注。