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Nemotron Nano 9B V2

Diseñado para desarrolladores y empresas que buscan una inferencia rápida con una sobrecarga de hardware mínima, se destaca en interfaces de chat, aumento de contenido y agentes livianos.

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                                        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}")

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Nemotron Nano 9B V2

Detalle del producto

NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 Es un modelo de lenguaje grande (LLM) de vanguardia, diseñado para una generación de texto increíblemente eficiente y de alto rendimiento. Destaca especialmente al abordar tareas de razonamiento complejas, ofreciendo una solución robusta para desarrolladores y empresas. Al aprovechar un innovador... arquitectura híbrida Mamba-TransformerEste modelo logra un equilibrio óptimo entre velocidades de inferencia rápidas, precisión y consumo moderado de recursos, lo que lo convierte en una opción poderosa para diversas aplicaciones de IA.

✨ Especificaciones técnicas clave

• Arquitectura: Mamba-Transformer híbrido
• Recuento de parámetros: 9 mil millones
• Datos de entrenamiento: 20 billones de tokens, precisión en el entrenamiento FP8
• Ventana de contexto: 131.072 tokens

🚀 Puntos de referencia de rendimiento inigualables

• Precisión del razonamiento: Logra o supera el rendimiento de modelos de tamaño similar en puntos de referencia críticos como GSM8K, MATH, AIME, MMLU y GPQA.
• Generación de código: Cuenta con una precisión del 71,1 % en LiveCodeBench y ofrece un soporte sólido para 43 lenguajes de programación distintos.
• Eficiencia de la memoria: Al aprovechar la cuantificación INT4, Nemotron Nano 9B V2 se puede implementar en GPU con solo 22 GiB de memoria, al mismo tiempo que mantiene el soporte para ventanas de contexto excepcionalmente masivas.

💡 Características principales e innovaciones

• Arquitectura híbrida Mamba-Transformer: Este diseño innovador integra capas de espacio de estados Mamba-2 eficientes con autoatención selectiva del Transformador, acelerando significativamente el razonamiento de contexto largo sin comprometer la precisión.
• Alto rendimiento: Experimente velocidades de inferencia hasta 6 veces más rápidas en comparación con modelos de tamaño similar, como Qwen3-8B, particularmente en escenarios que exigen un razonamiento intensivo.
• Soporte de contexto largo: Capaz de procesar secuencias de hasta 128.000 tokens en hardware básico, esta característica permite una amplia comprensión de documentos y un sofisticado resumen de múltiples documentos.

💰 Detalles de precios de la API

• Aporte: $0.04431 / 1 millón de tokens
• Producción: $0,17724 / 1 millón de tokens

🌟 Diversos casos de uso para Nemotron Nano 9B V2

• Razonamiento matemático y científico: Ideal para sistemas de tutoría avanzados, resolución de problemas complejos y aceleración de la investigación académica.
• Sistemas de agentes de IA: Perfectamente adecuado para desarrollar flujos de trabajo de razonamiento controlables de múltiples pasos y llamadas de funciones eficientes dentro de procesos de IA complejos.
• Atención al cliente empresarial: Impulsa chatbots rápidos, precisos y multilingües, con capacidades de razonamiento avanzadas y funciones de seguridad de contenido.
• Resumen y análisis del documento: Permite el procesamiento eficiente de grandes documentos o colecciones para una investigación profunda y una rápida extracción de conocimientos.
• Desarrollo y depuración de código: Facilita la generación de código de alta precisión en docenas de lenguajes de programación, lo que ayuda significativamente a los desarrolladores.
• Moderación de contenido: Capacitado con conjuntos de datos de seguridad especializados, lo que garantiza resultados confiables y de alta calidad en entornos sensibles.

💻 Marcador de posición de ejemplo de código

// Ejemplo de llamada API para Nemotron Nano 9B V2
importar openai
cliente = openai.OpenAI(api_key="SU_CLAVE_API")
respuesta = cliente.chat.finalizaciones.crear(
 modelo="nvidia/nemotron-nano-9b-v2",
 mensajes=[
 {"role": "user", "content": "Explique la arquitectura de Mamba en términos simples."}
 ],
 máximo_tokens=150
)
imprimir(respuesta.opciones[0].mensaje.contenido)

🧠 Comparación de Nemotron Nano 9B V2 con otros LLM líderes

Nemotron Nano 9B V2 frente a Qwen3-8B

Nemotron Nano 9B V2 Utiliza su arquitectura híbrida Mamba-Transformer, reemplazando la mayoría de las capas de autoatención con capas Mamba-2. Esto da como resultado Inferencia hasta 6 veces más rápida en tareas que requieren razonamiento intensivo. También admite contextos significativamente más largos (128 000 tokens) en una sola GPU, a diferencia del diseño Transformer convencional de Qwen3-8B, que suele tener ventanas de contexto más cortas.

Nemotron Nano 9B V2 frente a GPT-3.5

Si bien GPT-3.5 se adopta ampliamente para tareas generales de procesamiento del lenguaje natural (PLN) y cuenta con una amplia integración, Nemotron Nano 9B V2 se especializa en razonamiento eficiente de contexto largo y resolución de problemas en varios pasos. Ofrece un rendimiento superior, especialmente cuando se implementa en hardware NVIDIA.

Nemotron Nano 9B V2 frente a Claude 2

Claude 2 enfatiza la seguridad y el seguimiento de instrucciones con habilidades conversacionales integrales. En contraste, Nemotron Nano 9B V2 se centra más intensamente en el razonamiento matemático/científico y precisión de codificación, con funciones de razonamiento controlable dedicadas.

Nemotron Nano 9B V2 frente a PaLM 2

PaLM 2 busca una alta precisión en amplios puntos de referencia de IA y tareas multilingües, lo que a menudo requiere recursos de hardware más amplios. Nemotron Nano 9B V2 destaca por su capacidad de implementación con un tamaño más reducido, que admite eficazmente contextos más largos y velocidades de inferencia más rápidas, especialmente en arquitecturas de GPU NVIDIA. Esto lo convierte en una opción práctica para aplicaciones empresariales o de borde a gran escala.

❓ Preguntas frecuentes (FAQ)

P1: ¿Qué es Nemotron Nano 9B V2?

Nemotron Nano 9B V2 es el modelo de lenguaje grande (LLM) de vanguardia de NVIDIA, diseñado para la generación de texto eficiente y de alto rendimiento, especialmente eficaz en tareas de razonamiento complejo. Utiliza una arquitectura híbrida única de Mamba-Transformer.

P2: ¿Cuáles son sus principales ventajas de rendimiento?

Ofrece velocidades de inferencia hasta 6 veces más rápidas en comparación con modelos similares en tareas de razonamiento intensivo, precisión excepcional en el razonamiento y la generación de código (71,1 % en LiveCodeBench) y una eficiencia de memoria impresionante, lo que permite la implementación en GPU con solo 22 GiB de memoria.

P3: ¿Puede Nemotron Nano 9B V2 manejar documentos largos?

Sí, admite una ventana de contexto extremadamente larga de 131.072 tokens, capaz de procesar secuencias de hasta 128.000 tokens en hardware básico, lo que lo hace ideal para la comprensión extensa de documentos y el resumen de múltiples documentos.

P4: ¿Cuáles son los principales casos de uso de este modelo?

Sus principales casos de uso incluyen razonamiento matemático y científico, sistemas de agentes de IA, atención al cliente empresarial, resumen y análisis de documentos, desarrollo de código de alta precisión y moderación de contenido debido a su capacitación especializada.

P5: ¿En qué se diferencia su arquitectura de la de los LLM tradicionales?

Nemotron Nano 9B V2 utiliza una arquitectura híbrida única de Mamba-Transformer, que reemplaza la mayoría de las capas de autoatención con eficientes capas de espacio de estados Mamba-2. Este diseño es crucial para su razonamiento acelerado de contexto largo y su alto rendimiento.

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