NVIDIA announces Nemotron 3 Ultra
NVIDIA의 새로운 오픈 웨이트 모델 Nemotron 3 Ultra 발표에 대한 커뮤니티의 기술적 분석과 오픈 데이터 정책에 대한 논의가 이어지고 있습니다.
Nemotron 3 Ultra의 거대한 모델 규모와 훈련 데이터 공개 정책에 대해 긍정적인 반응과 함께, 하드웨어 사양 및 타 모델과의 성능 비교에 대한 기술적 논의가 활발합니다.
이거 550B-A55 MoE 모델이네
이 속도라면 MoE를 위한 MoE가 따로 필요하겠는데.
중국 애들한테 보여주지 마라. 이 댓글 보고 나서 바로 해결책 개발 들어갈 듯
농담인 건 알지만, 만약 진짜로 55B 모델에 55B A5B를 쓴다면 전체 모델은 그냥 550B A5B가 되는 거 아님?
좋네, 다른 오픈 소스 모델들이랑 비교해 주는 거 마음에 든다.
인공 분석 점수 48점, 프론티어 모델보다 한 단계 낮고 미니맥스 2.7이랑 비슷한 수준이지만, 미국 오픈 웨이트 모델 중 최고가 될 거라는 기대가 있음.
훈련 데이터 대부분을 공개하는 것도 좋음.
맞아, 이게 진짜 중요한 거지. Nemotron 모델들은 다른 거의 모든 모델들과 달리 진짜로 오픈되어 있음. 심지어 Llama도 완전히 오픈된 건 아니었으니까.
라이선스는? (훈련 데이터랑 모델 둘 다)
데이터셋마다 달라. 사후 훈련 데이터셋은 보통 허용적인 편인데 사전 훈련 데이터셋은 더 제한적이야. 라이선스는 차치하고, 내가 알기로는 사전 훈련 데이터셋은 기관이나 연구자들한테만 접근 권한을 줌.
사전 훈련 데이터는 웹 크롤링 기반이라 MIT 라이선스를 적용하기가 좀 애매할걸.
Qwen3.5랑 비교한 건 의도적인 것 같음. 확실히 자기네 최고 오픈 웨이트 모델인데 다른 모델들한테 밀리는 거 봐.
Qwen3.5 397B는 이번 경우에 꽤 잘한 것 같아. 17B MoE 모델인데 55B 모델이랑 비교해서 지식 분야 빼고는 벤치마크에서 아주 조금 뒤처질 뿐이니까. 내 16GB VRAM 노트북(192GB RAM DDR5)에서 초당 2 토큰으로 돌릴 수 있었는데, 코딩 안 하는 내 용도에는 나쁘지 않았음. 이번 신모델은 24GB VRAM으로도 못 돌릴 것 같고, 아마 48GB VRAM은 필요할 듯.
오픈 웨이트 모델들끼리만 비교하는 것 같아. 그래도 Qwen이 그 상황을 해결해 준다면 난 대환영이지 :D
Qwen이 그 상황을 해결해 준다면 난 대환영이지 :D 나도 마찬가지.
NVIDIA가 에이전트 보안을 위한 오픈소스 샌드박스 'OpenShell'을 공개하며 업계 표준화를 주도하고 있습니다.
NVIDIA가 에이전트 보안을 위한 오픈소스 샌드박스 'OpenShell'을 공개하며 업계 표준화를 주도하고 있습니다.
Cursor의 모델 성능과 사용량 제한에 실망한 사용자가 Claude로 완전히 전환하며 겪은 경험을 공유함.
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