Nemotron Labs：开放模型如何让企业和国家拥有可信、可控、可定制的人工智能

在当今AI领域，企业面临众多强大模型的选择，但真正的挑战在于构建的AI能否独特地满足业务需求：改进工作流程、利用领域知识并超越准确性和信任标准。NVIDIA Nemotron等开放模型正是为此而生，它们提供完全的控制权、定制能力和信任基础，使企业和国家能够构建真正属于自己的AI。

从使用AI到拥有智能：专业化AI，如自主代理和应用程序，是通过定制开放模型构建的。这些模型针对特定任务进行优化，利用专有知识进行调整，并针对实际业务成果进行评估。开放模型消除了封闭模型带来的限制，提供了完整的拥有权和控控制。最高效的代理AI应用是模型系统的协同工作，开放模型与领先的前沿模型各司其职，从而实现推理成本优化、特定任务准确性提升和灵活性。

企业可以信赖的定制化：开放模型赋予企业封闭模型无法提供的能力：完全控制以定制、检查和改进AI。公共基准测试衡量一般能力，但业务特定评估让团队能够针对自己的数据、工作流程和准确性定义进行测试，并持续改进。在医疗和法律等行业，错误答案的代价极高，团队必须了解模型的训练方式、性能表现，并能够在必要时进行改进。开放模型让这一切成为可能，无需将专有数据路由给第三方。

行业实例：Abridge正在定制Nemotron以构建首个专门用于临床对话的基础模型；Glean构建了Waldo，一个将Nemotron与大型封闭模型配对的代理搜索模型；H Company通过后训练Nemotron 3 Nano Omni实现了超过76%的准确率；Harvey后训练Nemotron 3 Ultra在法律任务上达到了前沿级准确性，成本降低至少10倍；Heidi Health在临床文档中实现了前沿质量；YTL AI Lab为马来西亚语后训练了Nemotron模型。这些实例展示了开放模型在特定领域的巨大潜力。

微调环境与最优运行成本：定制化不仅提高准确性，还能提高运行效率。NVIDIA NeMo开放库加速模型定制和评估，合作伙伴如Prime Intellect和Unsloth正在帮助企业构建后训练流程。LangChain调整了Deep Agents harness，实现了开放模型中最佳的代理准确性，成本降低约10倍。Arcee AI在NVIDIA Blackwell平台上后训练Nemotron，推理成本约为每百万输出代币90美分，比同类封闭前沿模型便宜约20倍。成本节约使更广泛的实验、更多部署和更快迭代成为可能。

生态建设：从AI采用到AI拥有的转变正在发生。NVIDIA Nemotron Coalition将模型构建者和开发者聚集在一起，通过共享数据、评估和领域专长来改进Nemotron。构建者正在将Nemotron添加到他们的AI系统中，证明价值并分享有效的方法。基础完全开放，未来可期。