NVIDIA выпустила Nemotron 3 Ultra — флагманскую открытую языковую модель с 550 миллиардами параметров. Впервые американская компания представила open-source нейросеть такого масштаба. И она способна всерьёз конкурировать с китайскими разработками. Это очень важно для тех, кто хочет использовать подобный инструмент, но не имеет возможности из-за санкций против КНР.

Модель построена на гибридной архитектуре Transformer-Mamba (два типа нейронных слоёв, оптимизированных для разных задач) с технологией Mixture-of-Experts — MoE (принцип, при котором из 550 миллиардов параметров одновременно работают только 55 миллиардов, что существенно снижает вычислительные затраты). Контекстное окно достигает одного миллиона токенов. Это примерно 750 страниц текста в одном запросе. По данным платформы Artificial Analysis, этот ИИ генерирует свыше 300 токенов в секунду, в 3–6 раз быстрее сопоставимых китайских моделей при схожей цене.

Немаловажная деталь архитектуры: NVIDIA применила Multi-Teacher On-Policy Distillation — метод обучения, при котором модель одновременно обучается у десяти с лишним специализированных «наставников» и оценивает собственные попытки. Это позволяет развивать рассуждения, программирование и работу с инструментами параллельно, а не последовательно.

Зачем это нужно NVIDIA — вопрос, ответ на который лежит не в альтруизме. Открытая модель решает сразу несколько задач: подталкивает разработчиков строить агентные системы на экосистеме NVIDIA, демонстрирует, что чипы Blackwell — не просто железо, но и полноценная платформа для разработки ИИ, и создаёт давление на закрытые API-провайдеры, превращая дорогой инференс в товар с рыночной ценой. Чем активнее компании строят агентов на Nemotron, тем больше GPU они покупают.

Веса модели действительно доступны бесплатно — на Hugging Face, ModelScope и OpenRouter. Лицензия OpenMDW от Linux Foundation разрешает коммерческое использование, дообучение на собственных данных и локальное развёртывание. Загрузить и использовать можно без оплаты.

Однако запустить 550-миллиардную модель — не то же самое, что установить приложение. Квантизированная 3-битная версия требует около 256 гигабайт оперативной памяти, 4-битная — порядка 300 гигабайт, а 8-битная — все 600 гигабайт. Персональный суперкомпьютер NVIDIA для задач Искусственного интеллекта DGX Station на базе чипа GB300 с 775 гигабайтами унифицированной памяти технически способен запустить модель без облачной зависимости, однако партнёры HP, Dell, Asus, Supermicro и MSI выведут эти системы на рынок лишь в четвёртом квартале 2026 года. До тех пор большинству придётся платить за API.

Модель среднего уровня семейства — Nemotron 3 Super — уже сейчас доступна на OpenRouter бесплатно, что создаёт интересный прецедент: NVIDIA субсидирует доступ к младшим моделям, чтобы сформировать привычку. Nano-версия на DeepInfra обходится в $0,05 за миллион входящих токенов и $0,20 за миллион исходящи.Ultra будет дороже из-за размера, но официальные цены API ещё не опубликованы.

На Intelligence Index платформы Artificial Analysis Nemotron 3 Ultra набирает 48 баллов. Это лучший результат среди американских открытых моделей, однако китайская Kimi K2.6 опережает её с показателем 54. В агентном программировании и долгосрочном планировании китайские модели также пока впереди. Практический вопрос совокупной стоимости — хостинг, инженерные ресурсы, мониторинг, безопасность — гораздо важнее цены за токен, и здесь у открытой модели нет автоматического преимущества перед хорошо обслуживаемым коммерческим API.

Это не финальная точка в гонке открытых моделей, а скорее обозначение позиции: NVIDIA заявляет, что американская сторона способна играть в ту же игру, которую Alibaba, DeepSeek и Moonshot ведут уже несколько лет.