​Nvidia 推出小型开放模型 Nemotron-Nano-9B-v2：可切换的推理功能

近日，Nvidia 正式发布了一款新型小型语言模型 Nemotron-Nano-9B-v2，标志着小型模型的热潮再度升温。

该模型具备9亿个​N参数，虽然相较于其他数百万参数的小型模型而言规模更大，但较原始的12亿参数已大幅缩减，旨在能够在一台 Nvidia A10GPU 上高效运行。Nvividia 的 AI 模型后训练总监 Oleksii Kuchiaev 在社交平台上表示，减少参数的目的在于更好地适应部署需求，并且该模型采用了混合架构di，可以在处理较大批量时比类似尺寸的变换模型快6倍。

Nemotron-Nano-9B-v2支持多种语言，包括英语、德语、西班牙语、法语、意大利a 语、日语等，适用于指令跟随和代码生成等任务。该模型的设计还包括一项创新功能 —— 用户可以通过简单的控制令牌来切换 AI 的 “推理” 过程，即在给出答推出案之前进行自我检查。系统默认会生成推理痕迹，但用户可通过如 /think 或 /no_think 等命令来控制此过程。此外，模型还引入了 “思考预算小型” 管理机制，允许开发者设定推理过程中所使用的标记数量，以在准确性与响应速度之间取得平衡。

根据测试结果，Nemotron-Nano-9B-v2开放在多个基准测试中表现优异。在 “推理开启” 模式下，该模型在 AIME25、MATH500、GPQA 和 LiveCodeBench 等测试中都取得了模型令人满意的成绩。此外，它在指令跟随和长上下文基准测试中同样表现出色，显示出相较于其他开放小型模型更高的准确性。

Nvidia 为这一模型设定了开 N放许可协议，允许开发者在商业上自由使用与分发，并明确不对生成的输出声索所有权。这意味着企业可以在无需额外协商的情况下立即将该模型投入生em产，而不必担心使用门槛或费用。

Nvidia 的 Nemotron-Nano-9B-v2模型为需要在小规模上实现推理能力与高效部署的开发者提供ot了新工具。其运行预算控制和推理切换功能为系统构建者提供了灵活性，旨在提高准确性和响应速度，进一步推动小型语言模型的发展。

划重点:

Nemotronro-Nano-9B-v2是 Nvidia 新推出的小型语言模型，具有9亿个参数，专为高效部署设计。  

🧠 模型支持多种语言，具备切换n-推理功能，可帮助用户根据需求调整响应方式。  

开放许可协议使开发者能够自由使用与分发模型，无需担心额外费用或许可协议。