就在本周，英伟达正式发布了 Nemotron 3 Super，这是一款专门为多智能体系统设计的开源 AI 模型。这次发布不仅标志着英伟达正式加入“龙虾大战”，更重要的是，它为企业级 AI 智能体应用带来了前所未有的性能突破。
一、性能惊艳：全球第四的成功率表现
Nemotron 3 Super 采用了 120B 总参数、12B 激活参数的混合专家架构，在保持轻量级推理的同时，实现了重量级的性能输出。在专门评估 AI 智能体能力的 PinchBench 基准测试中，这款模型取得了 85.6% 的惊人成功率，位居全球第四，成为同级别中最强大的开源模型。
更令人兴奋的是，相比前代产品 Nemotron 3 Nano，新模型的吞吐量提升了 5 倍以上。这意味着在处理复杂的多智能体任务时，系统能够以更快的速度、更低的成本完成工作。
二、破解智能体系统的三大痛点
痛点 1：上下文爆炸
多智能体系统在运行时会产生比标准聊天场景多 15 倍的 Token 数量。每个对话轮次都需要重复发送历史记录、工具输出、推理步骤，导致上下文迅速膨胀。面对长期任务，智能体很容易在海量信息中迷失方向，出现严重的“目标漂移”现象。
Nemotron 3 Super 的解决方案：原生支持 100 万 Token 的超长上下文窗口，赋予智能体如同人类般的长期记忆能力。这意味着智能体可以一次性加载整个代码库、超长对话历史或海量检索文档，而不会丢失关键信息。
痛点 2：思考税过高
为每个微小的子任务都调用庞大的推理模型，会产生高昂的“思考税”——无法承受的计算成本和迟缓的响应速度，使得多智能体应用难以在实际商业场景中大规模落地。
Nemotron 3 Super 的解决方案：通过混合专家（MoE）架构，每个 Token 仅激活极小比例的专家子集。更进一步，英伟达引入了创新的潜在混合专家（Latent MoE）设计，在做出路由决策前将 Token 投影到压缩的低秩空间，使得模型能够在相同计算成本下调用 4 倍数量的专家。
痛点 3：精度与效率的权衡
传统模型要么追求高精度但效率低下，要么提升效率却牺牲准确性。
Nemotron 3 Super 的解决方案：采用 Mamba + Transformer 混合架构。Mamba 层负责处理绝大部分序列数据，提供线性时间复杂度；Transformer 注意力层则精准穿插在关键位置，保留精确提取能力。这种设计在保持高精度的同时，大幅降低了内存占用。
三、技术创新：四大核心突破
1. 原生四比特训练
与传统的“先全精度训练再压缩”路线不同，Nemotron 3 Super 在预训练期间就原生运行在英伟达 NVFP4 格式下。通过微块缩放技术，模型在大幅缩减内存占用的同时，依然能够稳定输出高精度结果。在 Blackwell B200 芯片上，推理速度相比 H100 芯片上的 FP8 实现了 4 倍的惊人提升。
2. 多 Token 预测（MTP）
标准语言模型每次只预测一个 Token，而 Nemotron 3 Super 采用多 Token 预测训练方案，专用预测头在每个位置同步预测未来多个 Token。这迫使模型深刻内化长程结构与深层逻辑依赖关系，在思维链任务上产生立竿见影的性能提升。推理阶段，这一机制还能实现投机解码，使得代码编写、工具调用等结构化生成任务的速度提升最高达 3 倍。
3. 多环境强化学习
模型的训练过程分为三个递进阶段。预训练阶段使用 10 万亿个精心筛选的 Token 构建世界知识；监督微调阶段在 700 万个样本上确立基准行为框架；最后，多环境强化学习跨越 21 种复杂环境配置，基于超过 120 万次环境推演，彻底根除推理漂移现象。
4. 完全开源的生态
英伟达毫无保留地开放了模型权重、核心数据集、完整训练配方。开发者可以在 Hugging Face 和英伟达 NIM 平台获取完整参数检查点，支持在私有基础设施上完成闭环部署。部署指南全面覆盖 vLLM、SGLang、TensorRT LLM 等主流推理引擎，每份指南都附带详尽的配置模板和性能调优建议。
四、全球“龙虾热潮”：智能体时代已来
Nemotron 3 Super 的发布恰逢全球“龙虾热潮”的高峰期。OpenClaw 作为一个开源 AI 智能体框架，因其红色龙虾 Logo 而被昵称为“龙虾”，在全球范围内掀起了一股“养龙虾”的热潮。
中国市场的反应尤为热烈。阿里云、腾讯云等主要云服务商纷纷推出自己的 OpenClaw 版本，地方政府为开发 OpenClaw 应用的初创企业提供补贴，甚至出现了专门帮助用户安装开源框架的“家庭作坊”产业。一些组织者在安装活动中分发红色龙虾毛绒玩具，进一步推动了这一现象级的传播。
在 GitHub 上，OpenClaw 项目获得的星标数量已经超过了 Linux——这个支撑现代计算的变革性开源操作系统。这一数据充分说明了 AI 智能体技术的火爆程度。
五、实战应用：从代码到网络安全
Nemotron 3 Super 特别适合软件开发、网络安全、多源研究等复杂场景。PinchBench 的测试任务完全基于真实工作流：在混乱的日程表中协调会议时间、从多个网页搜集信息整理成深度研究报告、起草邮件、管理文件等。
在企业级部署中，可以采用大小模型协同的模式：简单的代码合并请求交由前代 Nano 模型快速批量处理；需要深入理解超大代码库的复杂编程任务，则由 Nemotron 3 Super 无缝接管；而顶尖专家级别的核心任务，依然可以保留给闭源专有大模型。
多家云服务商已经快速跟进。Bitdeer AI Model Studio、Lightning AI、Perplexity 搜索引擎等平台都已经集成了 Nemotron 3 Super，用户可以通过一行代码开始使用这款强大的模型。
六、行业影响：从卖芯片到建生态
英伟达此举的战略意义远超模型本身。正如社交媒体上的分析所指出的：“英伟达不再只是卖芯片，它正在构建这些芯片运行的软件栈，这创造了类似于 CUDA 在十年前为 GPU 计算所做的锁定护城河。”
根据最新披露的文件，英伟达计划投入 260 亿美元构建开放权重 AI 模型。这一巨额投资表明，英伟达正在从硬件供应商转型为 AI 全栈解决方案提供商。
2026 年标志着一个转折点：人工智能正在从“炒作阶段”进入切实的价值创造时期。几年前，人们还在惊叹大语言模型能够“聊任何话题”；今天，焦点已经转移——AI 智能体正在承担真正的责任。这些智能体能够感知、规划、决策并跨系统协作。
七、风险与挑战：自主性的双刃剑
当然，智能体技术的快速发展也带来了新的挑战。当智能体能够独立决策，数据和代码在边界间自由流动时，数据隐私、算法偏见和安全性等风险变得更加复杂。
已有报告指出，OpenClaw 智能体曾被诱骗上传敏感数据，包括金融信息和加密钱包密钥；在其他案例中，智能体删除了邮件和代码库。超过 3 万名开发者为了获得“上帝模式”的生产力，接受了大幅降低操作系统安全假设的代价——这被称为“龙虾悖论”。
没有充分治理的先进技术可能会放大系统性风险。中国 2026 年政府工作报告强调“创造智能经济新形态”，呼吁“推动新一代智能终端和 AI 智能体的更快应用”，同时“支持开源 AI 社区的发展”。这反映了全球创新范式的转变：通过将 AI 植根于开源土壤，全球开发者共同培育核心技术，避免重复“重新发明轮子”，高效且安全地探索解决方案。
结语
Nemotron 3 Super 的发布，标志着 AI 智能体技术进入了一个新的发展阶段。120B 的总参数、12B 的激活参数、100 万 Token 的上下文窗口、5 倍的吞吐量提升——这些数字背后，是英伟达对多智能体系统痛点的深刻理解和技术创新的集中体现。
更重要的是，完全开源的策略让这项技术能够惠及更广泛的开发者社区。从中国的“养龙虾”热潮，到全球范围内 OpenClaw 项目的火爆，我们正在见证一个“更开放、更智能”的良性循环时代的到来。
当核心技术通过开源平台变得可及，创新就不再是技术精英的专属领域。AI 智能体的时代已经到来，而 Nemotron 3 Super 正是这个时代的重要推动力量。
