Перейти до вмісту
ATAI Today Brief
ГоловнаНовиниКонцептиГайдиІнструменти
Про насПідписатисяEN
Підписатися

AI Today Brief

Щоденний бриф з AI-інженерії. Built in public. EN · UA.

XTelegramLinkedInYouTubeRSS
НовиниКонцептиГайдиПідписатисяРекламаПро насРедакційна політикаAI-розкриттяПриватністьУмови

© 2026 AI Today Brief. Усі права захищені.

  1. Головна/
  2. Новини/
  3. Моделі й дослідження/
  4. NVIDIA випустила модель Nemotron Labs 3 Puzzle 75B Latent Mixture of Experts
Моделі й дослідження

NVIDIA випустила модель Nemotron Labs 3 Puzzle 75B Latent Mixture of Experts

7 липня 2026 р.· 3 хв читання
OKКуратор Oleksandr Kuzmenko, AI Product Engineer·Оновлено 7 липня 2026 р.·Джерела вказані в кожному матеріалі
За участі AI · перевірено редактором·Як ми використовуємо AI
NVIDIA випустила модель Nemotron Labs 3 Puzzle 75B Latent Mixture of Experts

NVIDIA випустила Nemotron-Labs-3-Puzzle-75B-A9B-NVFP4, модель Latent Mixture of Experts на 75 мільярдів параметрів, квантовану за допомогою NVFP4, побудовану на базі Nemotron-3-Super-120B.

Чому це важливо

Цей реліз демонструє архітектуру Latent Mixture of Experts із застосуванням квантування NVFP4 для конкретних шарів моделі.

TL;DR

  • 01Використовує архітектуру Latent Mixture of Experts.
  • 02Впроваджує квантування NVFP4 для конкретних шарів проекцій.
  • 03Підтримує 7 мов, включаючи японську та китайську.

Кастомна архітектура NemotronHPuzzle

Новий реліз від NVIDIA представляє NemotronHPuzzleForCausalLM під ліцензією openmdw-1.1. Модель є моделлю Latent Mixture of Experts (MoE) з підтримкою передбачення кількох токенів (mtp). Вона підтримує автоматичне завантаження конфігурацій через стандартні завантажувачі Hugging Face AutoConfig та AutoModelForCausalLM.

Квантування NVFP4

Ключовою особливістю моделі Puzzle-75B-A9B є конфігурація квантування NVFP4. Матриці ваг у різних шарах проекцій мікшера, включаючи in_proj, out_proj та спільні експерти MoE down_proj і up_proj, квантовані відповідно до визначених групових конфігурацій.

Багатомовна генерація тексту

Модель підтримує англійську, французьку, іспанську, італійську, німецьку, японську та китайську мови, і була навчена на корпусах даних nvidia/nemotron-post-training-v3 та nvidia/nemotron-pre-training-datasets.

#Hugging Face#PyTorch#Nemotron-3
ПоділитисяПоділитися в XПоділитися в LinkedIn
← Попередня новинаOpenAI випустила Realtime 2.1 API з керованим голосовим міркуваннямНаступна новина →Mozilla AI випустила Otari: open-source панель керування для LLM

Схожі матеріали

  • Моделі й дослідженняAnthropic виявила внутрішній простір міркувань J-Space у моделях Claude
  • Моделі й дослідженняЧистота коду знижує витрати токенів у Claude Code на вісім відсотків
  • Моделі й дослідженняЗапобігання регресії до середнього та колапсу моделей у генеративних конвеєрах
  • Моделі й дослідженняВикористання платформи Mistral AI поза межами стандартних чат-ботів

Email-дайджест

Отримуйте ранковий AI-бриф

Один лист на день — історії, що важливі для інженерів, фаундерів і техлідів. Редагує людина, з посиланнями на першоджерела.

  • ✓120+ джерел щодня
  • ✓Редагує людина
  • ✓1 лист на день
  • ✓EN + UA

Підписуючись, ви погоджуєтесь з політикою конфіденційності.