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Nemotron Nano 9B V2

Conçu pour les développeurs et les entreprises recherchant une inférence rapide avec une surcharge matérielle minimale, il excelle dans les interfaces de chat, l'augmentation de contenu et les agents légers.

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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

Détails du produit

NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 est un modèle de langage étendu (LLM) de pointe, conçu pour une génération de texte incroyablement efficace et à haut débit. Il excelle particulièrement dans la résolution de tâches de raisonnement complexes, offrant une solution robuste aux développeurs et aux entreprises. En tirant parti d'une approche innovante Architecture hybride Mamba-TransformerCe modèle offre un équilibre optimal entre rapidité d'inférence, précision et consommation modérée de ressources, ce qui en fait un choix performant pour diverses applications d'IA.

✨ Caractéristiques techniques clés

• Architecture: Mamba hybride-transformateur
• Nombre de paramètres : 9 milliards
• Données d'entraînement : 20 billions de jetons, précision d'entraînement FP8
• Fenêtre contextuelle : 131 072 jetons

🚀 Des performances inégalées

• Précision du raisonnement : Atteint ou dépasse les performances de modèles de taille similaire sur des benchmarks critiques tels que GSM8K, MATH, AIME, MMLU et GPQA.
• Génération de code : Il affiche une précision de 71,1 % sur LiveCodeBench et offre une prise en charge robuste de 43 langages de programmation distincts.
• Efficacité de la mémoire : Tirant parti de la quantification INT4, Nemotron Nano 9B V2 peut être déployé sur des GPU avec seulement 22 Gio de mémoire, tout en conservant la prise en charge de fenêtres de contexte exceptionnellement massives.

💡 Fonctionnalités principales et innovations

• Architecture hybride Mamba-Transformer : Cette conception innovante intègre des couches d'espace d'état Mamba-2 efficaces avec une auto-attention sélective du Transformer, accélérant considérablement le raisonnement à long contexte sans compromettre la précision.
• Débit élevé : Bénéficiez de vitesses d'inférence jusqu'à 6 fois plus rapides par rapport aux modèles de taille similaire, tels que Qwen3-8B, en particulier dans les scénarios exigeant un raisonnement intensif.
• Support du contexte long : Capable de traiter des séquences allant jusqu'à 128 000 jetons sur du matériel standard, cette fonctionnalité permet une compréhension étendue des documents et une synthèse sophistiquée de plusieurs documents.

💰 Détails des prix de l'API

• Saisir: 0,04431 $ / 1 million de jetons
• Sortir: 0,17724 $ / 1 million de jetons

🌟 Divers cas d'utilisation pour le Nemotron Nano 9B V2

• Raisonnement mathématique et scientifique : Idéal pour les systèmes de tutorat avancés, la résolution de problèmes complexes et l'accélération de la recherche universitaire.
• Systèmes d'agents IA : Parfaitement adapté au développement de flux de travail de raisonnement multi-étapes contrôlables et à l'appel efficace de fonctions au sein de pipelines d'IA complexes.
• Assistance clientèle pour entreprises : Permet de créer des chatbots rapides, précis et multilingues, dotés de capacités de raisonnement avancées et de fonctionnalités de sécurité du contenu.
• Résumé et analyse de documents : Permet un traitement efficace de vastes quantités de documents ou de collections pour une recherche approfondie et une extraction rapide des connaissances.
• Développement et débogage de code : Facilite la génération de code de haute précision dans des dizaines de langages de programmation, aidant considérablement les développeurs.
• Modération du contenu : Formés avec des ensembles de données de sécurité spécialisés, garantissant un résultat fiable et de haute qualité dans des environnements sensibles.

💻 Exemple de code (espace réservé)

// Exemple d'appel API pour Nemotron Nano 9B V2
importer openai
client = openai.OpenAI(api_key="VOTRE_CLÉ_API")
réponse = client.chat.completions.create(
 modèle="nvidia/nemotron-nano-9b-v2",
 messages=[
 {"role": "utilisateur", "content": "Expliquez l'architecture Mamba en termes simples."}
 ],
 max_tokens=150
)
imprimer(response.choices[0].message.content)

🧠 Comparaison du Nemotron Nano 9B V2 avec d'autres LLM de pointe

Nemotron Nano 9B V2 contre Qwen3-8B

Nemotron Nano 9B V2 elle utilise son architecture hybride Mamba-Transformer, remplaçant la plupart des couches d'auto-attention par des couches Mamba-2. Il en résulte inférence jusqu'à 6 fois plus rapide Il est particulièrement performant pour les tâches nécessitant un raisonnement complexe. De plus, il prend en charge des contextes nettement plus longs (128 000 jetons) sur un seul GPU, contrairement à l'architecture Transformer classique du Qwen3-8B qui utilise généralement des fenêtres de contexte plus courtes.

Nemotron Nano 9B V2 vs. GPT-3.5

Bien que GPT-3.5 soit largement adopté pour les tâches générales de traitement automatique du langage naturel (TALN) et bénéficie d'une large intégration, Nemotron Nano 9B V2 est spécialisé dans le raisonnement efficace sur des contextes longs. et la résolution de problèmes en plusieurs étapes. Il offre un débit supérieur, notamment lorsqu'il est déployé sur du matériel NVIDIA.

Nemotron Nano 9B V2 contre Claude 2

Claude 2 met l'accent sur la sécurité et le respect des consignes, tout en faisant preuve d'excellentes aptitudes conversationnelles. En revanche, Nemotron Nano 9B V2 met davantage l'accent sur le raisonnement mathématique/scientifique. et la précision du codage, avec des fonctionnalités dédiées de budget de raisonnement contrôlable.

Nemotron Nano 9B V2 contre PaLM 2

PaLM 2 vise une précision élevée sur de vastes bancs d'essai d'IA et des tâches multilingues, nécessitant souvent des ressources matérielles plus importantes. Le Nemotron Nano 9B V2 excelle en termes de déployabilité grâce à son encombrement réduit.Elle prend en charge des contextes plus longs et des vitesses d'inférence plus rapides, notamment sur les architectures GPU NVIDIA. Cela en fait un choix judicieux pour les applications d'entreprise à grande échelle ou en périphérie de réseau.

❓ Foire aux questions (FAQ)

Q1 : Qu'est-ce que le Nemotron Nano 9B V2 ?

Nemotron Nano 9B V2 est un modèle de langage étendu (LLM) de pointe de NVIDIA, conçu pour une génération de texte efficace et à haut débit, particulièrement performant pour les tâches de raisonnement complexes. Il utilise une architecture hybride Mamba-Transformer unique.

Q2 : Quels sont ses principaux avantages en termes de performances ?

Il offre des vitesses d'inférence jusqu'à 6 fois plus rapides que les modèles similaires dans les tâches nécessitant un raisonnement intensif, une précision exceptionnelle dans le raisonnement et la génération de code (71,1 % sur LiveCodeBench) et une efficacité mémoire impressionnante, permettant un déploiement sur des GPU avec seulement 22 Gio de mémoire.

Q3 : Le Nemotron Nano 9B V2 peut-il traiter des documents longs ?

Oui, il prend en charge une fenêtre de contexte extrêmement longue de 131 072 jetons, capable de traiter des séquences allant jusqu’à 128 000 jetons sur du matériel standard, ce qui le rend idéal pour la compréhension de documents étendus et la synthèse de plusieurs documents.

Q4 : Quels sont les principaux cas d'utilisation de ce modèle ?

Ses principaux cas d'utilisation comprennent le raisonnement mathématique et scientifique, les systèmes d'agents d'IA, le support client en entreprise, la synthèse et l'analyse de documents, le développement de code de haute précision et la modération de contenu grâce à sa formation spécialisée.

Q5 : En quoi son architecture diffère-t-elle des LLM traditionnels ?

Le Nemotron Nano 9B V2 utilise une architecture hybride Mamba-Transformer unique, remplaçant la plupart des couches d'auto-attention par des couches d'espace d'état Mamba-2 performantes. Cette conception est essentielle à son raisonnement accéléré sur des contextes longs et à ses capacités de traitement à haut débit.

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