OpenAI - ChatGPT, Sora
Google - Gemini, Nano Banane
Anthropic - Claude
xAI - Grok
Deepseek
Alibaba - Qwen
ByteDance – Das Beste von ByteDance
Alle Modelle
Unternehmenspläne
KI-Anwendungsentwicklung
KI-Übersetzer-API
KI-SEO/GEO-Dienst
Geooptimierter PR-Service
Web-Scraping-Dienst
Die besten KI-Tools
Top-KI-Roboter
Einloggen
const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
apiKey: '',
});
const main = async () => {
const result = await api.chat.completions.create({
model: 'nvidia/nemotron-nano-9b-v2',
messages: [
{
role: 'system',
content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
},
{
role: 'user',
content: 'Tell me, why is the sky blue?'
}
],
});
const message = result.choices[0].message.content;
console.log(`Assistant: ${message}`);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.ai.cc/v1",
api_key="",
)
response = client.chat.completions.create(
model="nvidia/nemotron-nano-9b-v2",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "You are an AI assistant who knows everything.",
},
{
"role": "user",
"content": "Tell me, why is the sky blue?"
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
Produktdetails
NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 ist ein hochmodernes, großes Sprachmodell (LLM), das für die extrem effiziente und hocheffiziente Textgenerierung entwickelt wurde. Es eignet sich besonders gut für komplexe Schlussfolgerungsaufgaben und bietet eine robuste Lösung für Entwickler und Unternehmen. Durch die Nutzung eines innovativen Hybrid-Mamba-Transformer-ArchitekturDieses Modell bietet ein optimales Gleichgewicht zwischen hoher Inferenzgeschwindigkeit, Präzision und moderatem Ressourcenverbrauch und ist daher eine leistungsstarke Wahl für diverse KI-Anwendungen.
✨ Wichtigste technische Spezifikationen
- • Architektur: Hybrid Mamba-Transformer
- • Anzahl der Parameter: 9 Milliarden
- • Trainingsdaten: 20 Billionen Token, FP8-Trainingsgenauigkeit
- • Kontextfenster: 131.072 Token
🚀 Unübertroffene Leistungsmaßstäbe
- • Genauigkeit des logischen Denkens: Erreicht oder übertrifft die Leistung vergleichbar großer Modelle bei wichtigen Benchmarks wie GSM8K, MATH, AIME, MMLU und GPQA.
- • Codegenerierung: Erreicht eine Genauigkeit von 71,1 % auf LiveCodeBench und bietet umfassende Unterstützung für 43 verschiedene Programmiersprachen.
- • Speichereffizienz: Durch die Nutzung der INT4-Quantisierung kann Nemotron Nano 9B V2 auf GPUs mit nur 22 GiB Speicher eingesetzt werden, wobei gleichzeitig die Unterstützung für außergewöhnlich große Kontextfenster erhalten bleibt.
💡 Kernmerkmale & Innovationen
- • Hybride Mamba-Transformator-Architektur: Dieses innovative Design integriert effiziente Mamba-2-Zustandsraumschichten mit selektiver Transformer-Selbstaufmerksamkeit und beschleunigt so das Langzeitkontext-Reasoning erheblich, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen.
- • Hoher Durchsatz: Profitieren Sie von bis zu 6-mal schnelleren Inferenzgeschwindigkeiten im Vergleich zu Modellen ähnlicher Größe, wie beispielsweise Qwen3-8B, insbesondere in Szenarien, die intensive Schlussfolgerungen erfordern.
- • Unterstützung für lange Kontexte: Diese Funktion, die auf Standardhardware Sequenzen mit bis zu 128.000 Token verarbeiten kann, ermöglicht ein umfassendes Dokumentenverständnis und eine ausgefeilte Zusammenfassung mehrerer Dokumente.
💰 API-Preisdetails
- • Eingang: 0,04431 $ / 1 Mio. Token
- • Ausgabe: 0,17724 $ / 1 Mio. Token
🌟 Vielfältige Anwendungsfälle für Nemotron Nano 9B V2
- • Mathematisches und wissenschaftliches Denken: Ideal für fortgeschrittene Tutoringsysteme, komplexe Problemlösungen und die Beschleunigung akademischer Forschung.
- • KI-Agentensysteme: Perfekt geeignet für die Entwicklung kontrollierbarer, mehrstufiger Schlussfolgerungsabläufe und effizienter Funktionsaufrufe innerhalb komplexer KI-Pipelines.
- • Enterprise-Kundensupport: Ermöglicht schnelle, präzise und mehrsprachige Chatbots mit fortschrittlichen Schlussfolgerungsfähigkeiten und Inhaltssicherheitsfunktionen.
- • Dokumentenzusammenfassung und -analyse: Ermöglicht die effiziente Verarbeitung umfangreicher Dokumente oder Sammlungen für tiefgreifende Forschung und schnelle Wissensgewinnung.
- • Codeentwicklung & Debugging: Ermöglicht die Generierung hochpräzisen Codes in Dutzenden von Programmiersprachen und unterstützt Entwickler damit erheblich.
- • Inhaltsmoderation: Geschult mit spezialisierten Sicherheitsdatensätzen, um zuverlässige und qualitativ hochwertige Ergebnisse in sensiblen Umgebungen zu gewährleisten.
💻 Platzhalter für Codebeispiele
// Beispiel-API-Aufruf für Nemotron Nano 9B V2
OpenAI importieren
client = openai.OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY")
response = client.chat.completions.create(
model="nvidia/nemotron-nano-9b-v2",
Nachrichten=[
{"role": "user", "content": "Erklären Sie die Mamba-Architektur in einfachen Worten."}
],
max_tokens=150
)
print(response.choices[0].message.content)
🧠 Vergleich des Nemotron Nano 9B V2 mit anderen führenden LLMs
Nemotron Nano 9B V2 vs. Qwen3-8B
Nemotron Nano 9B V2 nutzt seine hybride Mamba-Transformer-Architektur, wobei die meisten Self-Attention-Layer durch Mamba-2-Layer ersetzt werden. Dies führt zu bis zu 6x schnellere Inferenz bei rechenintensiven Aufgaben. Es unterstützt außerdem deutlich längere Kontexte (128.000 Token) auf einer einzelnen GPU, im Gegensatz zum herkömmlichen Transformer-Design des Qwen3-8B mit typischerweise kürzeren Kontextfenstern.
Nemotron Nano 9B V2 vs. GPT-3.5
GPT-3.5 ist zwar weit verbreitet für allgemeine Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) und zeichnet sich durch eine breite Integration aus, Nemotron Nano 9B V2 ist spezialisiert auf effizientes Langzeitkontext-Reasoning. und mehrstufige Problemlösung. Es bietet insbesondere bei der Implementierung auf NVIDIA-Hardware einen überragenden Durchsatz.
Nemotron Nano 9B V2 vs. Claude 2
Claude 2 legt Wert auf Sicherheit und das Befolgen von Anweisungen und verfügt über umfassende Gesprächsfähigkeiten. Im Gegensatz dazu Nemotron Nano 9B V2 legt einen stärkeren Fokus auf mathematisch-naturwissenschaftliches Denken. und Codierungsgenauigkeit mit speziellen, steuerbaren Logikbudgetfunktionen.
Nemotron Nano 9B V2 vs. PaLM 2
PaLM 2 zielt auf eine hohe Genauigkeit bei umfassenden KI-Benchmarks und mehrsprachigen Aufgaben ab, was oft umfangreichere Hardware-Ressourcen erfordert. Der Nemotron Nano 9B V2 zeichnet sich durch seine hohe Einsatzfähigkeit bei gleichzeitig geringem Platzbedarf aus.Es unterstützt effektiv längere Kontexte und höhere Inferenzgeschwindigkeiten, insbesondere auf NVIDIA-GPU-Architekturen. Dies macht es zu einer pragmatischen Wahl für umfangreiche Unternehmens- oder Edge-Anwendungen.
❓ Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Frage 1: Was ist Nemotron Nano 9B V2?
Nemotron Nano 9B V2 ist NVIDIAs hochmodernes großes Sprachmodell (LLM) für die effiziente und hochperformante Textgenerierung, das sich besonders für komplexe Schlussfolgerungsaufgaben eignet. Es verwendet eine einzigartige hybride Mamba-Transformer-Architektur.
Frage 2: Was sind die wichtigsten Leistungsvorteile?
Es bietet bis zu 6x schnellere Inferenzgeschwindigkeiten im Vergleich zu ähnlichen Modellen bei rechenintensiven Aufgaben, eine außergewöhnliche Genauigkeit beim Schlussfolgern und der Codegenerierung (71,1 % auf LiveCodeBench) und eine beeindruckende Speichereffizienz, die den Einsatz auf GPUs mit nur 22 GiB Speicher ermöglicht.
Frage 3: Kann der Nemotron Nano 9B V2 auch lange Dokumente verarbeiten?
Ja, es unterstützt ein extrem langes Kontextfenster von 131.072 Tokens und ist in der Lage, Sequenzen von bis zu 128.000 Tokens auf Standardhardware zu verarbeiten. Dadurch eignet es sich ideal für das umfassende Verständnis von Dokumenten und die Zusammenfassung mehrerer Dokumente.
Frage 4: Was sind die wichtigsten Anwendungsfälle für dieses Modell?
Zu den primären Anwendungsfällen zählen mathematisches und wissenschaftliches Denken, KI-Agentensysteme, Kundensupport für Unternehmen, Dokumentenzusammenfassung und -analyse, hochpräzise Codeentwicklung und Inhaltsmoderation aufgrund seiner spezialisierten Ausbildung.
Frage 5: Inwiefern unterscheidet sich die Architektur von traditionellen LLM-Programmen?
Nemotron Nano 9B V2 nutzt eine einzigartige Hybridarchitektur aus Mamba und Transformer, bei der die meisten Self-Attention-Layer durch effiziente Mamba-2-State-Space-Layer ersetzt werden. Dieses Design ist entscheidend für die beschleunigte Verarbeitung langer Kontexte und den hohen Datendurchsatz.
KI-Spielplatz
