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Nvidia plantea que los agentes de IA deben cooperar, coordinarse y operar en contextos amplios y durante largos periodos, y para ello exige una nueva infraestructura abierta que permita construir agentes y aplicaciones escalables; su respuesta es la familia de modelos Nemotron 3 diseñada como capa de infraestructura abierta para empresas.
La familia Nemotron 3 presenta una arquitectura híbrida llamada mezcla latente de expertos MoE que combina capas Mamba para modelado eficiente de secuencias, capas Transformer para razonamiento preciso y enrutamiento MoE para escalabilidad. Viene en tres tamaños clave pensados para distintos casos de uso: Nano, Super y Ultra. Nemotron 3 Nano es un modelo de 30 mil millones de parámetros que activa 3 mil millones a la vez, ofrece una ventana de contexto de 1 millón de tokens y está optimizado para tareas muy eficientes como recuperación rápida de información, depuración de software, resúmenes de contenido y flujos de trabajo de asistentes. Nemotron 3 Super, con aproximadamente 100 mil millones de parámetros y hasta 10 mil millones activos por token, está orientado a escenarios de colaboración entre muchos agentes para investigación profunda y planificación estratégica con baja latencia. Nemotron 3 Ultra, con 500 mil millones de parámetros y hasta 50 mil millones activos por token, es un motor de razonamiento para aplicaciones de IA complejas que requieren capacidades analíticas avanzadas.
Desde el punto de vista de rendimiento, Nvidia y benchmarks independientes señalan mejoras significativas en eficiencia y throughput, con Nemotron 3 Nano liderando en su categoría y reducciones importantes en la generación de tokens de razonamiento que atacan el problema de la verbosidad en modelos de chain of thought. La arquitectura latente MoE permite proyectar tokens a espacios más pequeños antes del enrutamiento, lo que reduce la comunicación entre GPUs y permite escalar el número de expertos sin elevar el coste de inferencia.
Un aspecto diferencial es la apertura de Nvidia: la compañía libera la mayor parte de sus datos de entrenamiento, 3 billones de tokens de preentrenamiento, postentrenamiento y datasets de RL, además de sus librerías NeMo Gym y NeMo RL y herramientas como NeMo Evaluator para validación de seguridad y rendimiento. NeMo Gym facilita la aplicación de aprendizaje por refuerzo con recompensas verificables, lo que permite construir agentes de dominio específico con métricas objetivas en lugar de depender exclusivamente de valoraciones humanas.
La estrategia de Nvidia no busca competir directamente con servicios cerrados hospedados, sino posicionarse como la capa de infraestructura que permite a las empresas construir, desplegar y controlar sus propios agentes IA sin vendor lock in. Esto abre oportunidades para organizaciones que necesitan personalización, despliegues on premises y optimización de costes.
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