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Nemotron Nano 9B V2

Projetado para desenvolvedores e empresas que buscam inferência rápida com sobrecarga mínima de hardware, ele se destaca em interfaces de bate-papo, aumento de conteúdo e agentes leves.

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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

Detalhes do produto

NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 é um modelo de linguagem de grande porte (LLM) de última geração, projetado para geração de texto incrivelmente eficiente e de alto rendimento. Ele se destaca particularmente no processamento de tarefas de raciocínio complexas, oferecendo uma solução robusta para desenvolvedores e empresas. Ao aproveitar uma abordagem inovadora Arquitetura híbrida Mamba-TransformerEste modelo atinge um equilíbrio ideal entre alta velocidade de inferência, precisão e consumo moderado de recursos, tornando-o uma escolha poderosa para diversas aplicações de IA.

✨ Principais especificações técnicas

• Arquitetura: Transformador híbrido Mamba
• Contagem de parâmetros: 9 bilhões
• Dados de treinamento: 20 trilhões de tokens, precisão de treinamento FP8
• Janela de contexto: 131.072 tokens

🚀 Padrões de desempenho inigualáveis

• Precisão do raciocínio: Atinge ou supera o desempenho de modelos de tamanho semelhante em benchmarks críticos como GSM8K, MATH, AIME, MMLU e GPQA.
• Geração de código: Apresenta uma precisão de 71,1% no LiveCodeBench, oferecendo suporte robusto para 43 linguagens de programação distintas.
• Eficiência de memória: Aproveitando a quantização INT4, o Nemotron Nano 9B V2 pode ser implementado em GPUs com apenas 22 GiB de memória, mantendo ao mesmo tempo o suporte para janelas de contexto excepcionalmente grandes.

💡 Principais Funcionalidades e Inovações

• Arquitetura híbrida Mamba-Transformer: Este design inovador integra camadas de espaço de estado Mamba-2 eficientes com autoatenção seletiva do Transformer, acelerando significativamente o raciocínio de contexto longo sem comprometer a precisão.
• Alto rendimento: Experimente velocidades de inferência até 6 vezes mais rápidas em comparação com modelos de tamanho semelhante, como o Qwen3-8B, especialmente em cenários que exigem raciocínio intensivo.
• Suporte a contexto extenso: Capaz de processar sequências de até 128.000 tokens em hardware comum, esse recurso permite uma compreensão abrangente de documentos e um sofisticado resumo de múltiplos documentos.

💰 Detalhes de preços da API

• Entrada: US$ 0,04431 / 1 milhão de tokens
• Saída: US$ 0,17724 / 1 milhão de tokens

🌟 Diversas aplicações para o Nemotron Nano 9B V2

• Raciocínio matemático e científico: Ideal para sistemas avançados de tutoria, resolução de problemas complexos e aceleração de pesquisas acadêmicas.
• Sistemas de Agentes de IA: Ideal para desenvolver fluxos de trabalho de raciocínio controláveis e com várias etapas, além de chamadas de função eficientes em pipelines de IA complexos.
• Suporte ao cliente empresarial: Oferece suporte a chatbots rápidos, precisos e multilíngues, com recursos avançados de raciocínio e segurança de conteúdo.
• Resumo e análise de documentos: Permite o processamento eficiente de grandes volumes de documentos ou coleções para pesquisa aprofundada e extração rápida de conhecimento.
• Desenvolvimento e depuração de código: Facilita a geração de código de alta precisão em dezenas de linguagens de programação, auxiliando significativamente os desenvolvedores.
• Moderação de conteúdo: Treinados com conjuntos de dados de segurança especializados, garantindo resultados confiáveis e de alta qualidade em ambientes sensíveis.

💻 Exemplo de código

// Exemplo de chamada de API para Nemotron Nano 9B V2
importar openai
cliente = openai.OpenAI(api_key="SUA_CHAVE_DE_API")
resposta = cliente.chat.completions.create(
 modelo = "nvidia/nemotron-nano-9b-v2",
 mensagens=[
 {"role": "user", "content": "Explique a arquitetura Mamba em termos simples."}
 ],
 max_tokens=150
)
imprimir(resposta.escolhas[0].mensagem.conteúdo)

🧠 Comparando o Nemotron Nano 9B V2 com outros LLMs líderes de mercado

Nemotron Nano 9B V2 vs. Qwen3-8B

Nemotron Nano 9B V2 emprega sua arquitetura híbrida Mamba-Transformer, substituindo a maioria das camadas de autoatenção por camadas Mamba-2. Isso resulta em Inferência até 6 vezes mais rápida em tarefas que exigem muito raciocínio. Também suporta contextos significativamente mais longos (128 mil tokens) em uma única GPU, ao contrário do design Transformer convencional do Qwen3-8B, que geralmente possui janelas de contexto mais curtas.

Nemotron Nano 9B V2 vs. GPT-3.5

Embora o GPT-3.5 seja amplamente adotado para tarefas gerais de processamento de linguagem natural (PLN) e possua ampla integração, O Nemotron Nano 9B V2 é especializado em raciocínio de contexto longo eficiente. e resolução de problemas em várias etapas. Oferece desempenho superior, especialmente quando implementado em hardware NVIDIA.

Nemotron Nano 9B V2 vs. Claude 2

Claude 2 enfatiza a segurança e o seguimento de instruções, aliados a habilidades conversacionais abrangentes. Em contraste, O Nemotron Nano 9B V2 concentra-se mais intensamente no raciocínio matemático/científico. e precisão de codificação, apresentando recursos dedicados de orçamento de raciocínio controlável.

Nemotron Nano 9B V2 vs. PaLM 2

O PaLM 2 visa alta precisão em diversos benchmarks de IA e tarefas multilíngues, o que geralmente exige recursos de hardware mais extensos. O Nemotron Nano 9B V2 se destaca pela facilidade de implantação com um tamanho reduzido., suportando contextos mais longos e velocidades de inferência mais rápidas, especialmente em arquiteturas de GPU NVIDIA. Isso a torna uma escolha pragmática para aplicações empresariais de grande escala ou aplicações de borda.

❓ Perguntas frequentes (FAQs)

P1: O que é o Nemotron Nano 9B V2?

O Nemotron Nano 9B V2 é o modelo de linguagem de última geração (LLM) da NVIDIA, projetado para geração de texto eficiente e de alto rendimento, particularmente eficaz em tarefas de raciocínio complexas. Ele utiliza uma arquitetura híbrida exclusiva Mamba-Transformer.

Q2: Quais são as suas principais vantagens de desempenho?

Oferece velocidades de inferência até 6 vezes mais rápidas em comparação com modelos semelhantes em tarefas que exigem muito raciocínio, precisão excepcional no raciocínio e na geração de código (71,1% no LiveCodeBench) e eficiência de memória impressionante, permitindo a implementação em GPUs com apenas 22 GiB de memória.

P3: O Nemotron Nano 9B V2 consegue processar documentos longos?

Sim, ele suporta uma janela de contexto extremamente longa de 131.072 tokens, capaz de processar sequências de até 128.000 tokens em hardware comum, tornando-o ideal para compreensão extensa de documentos e sumarização de múltiplos documentos.

Q4: Quais são os principais casos de uso para este modelo?

Suas principais aplicações incluem raciocínio matemático e científico, sistemas de agentes de IA, suporte ao cliente empresarial, sumarização e análise de documentos, desenvolvimento de código de alta precisão e moderação de conteúdo, devido ao seu treinamento especializado.

Q5: Como sua arquitetura difere dos LLMs tradicionais?

O Nemotron Nano 9B V2 utiliza uma arquitetura híbrida exclusiva Mamba-Transformer, substituindo a maioria das camadas de autoatenção por eficientes camadas de espaço de estados Mamba-2. Esse design é crucial para seu raciocínio de contexto longo acelerado e suas capacidades de alto rendimento.

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