NVIDIA presentó la familia Nemotron 3 como una nueva generación de modelos abiertos diseñada para responder a un cambio que empieza a consolidarse en el desarrollo de inteligencia artificial: el paso de sistemas monolíticos a ecosistemas de agentes que colaboran entre sí. La compañía describe esta transición como un movimiento natural hacia arquitecturas capaces de dividir tareas complejas en procesos más pequeños, coordinados y especializados. En ese contexto, Nemotron 3 se plantea como una base flexible para organizaciones que necesitan modelos ajustables, eficientes y compatibles con marcos regulatorios diversos.
La propuesta reúne tres variantes —Nano, Super y Ultra— que comparten una arquitectura mixture‑of‑experts pensada para activar solo una parte de los parámetros en cada inferencia. Esta estrategia permite reducir costos y mantener un rendimiento estable incluso en flujos de trabajo prolongados. NVIDIA acompaña los modelos con un conjunto de datos de tres billones de tokens y con herramientas abiertas para entrenamiento, refuerzo y evaluación, lo que busca facilitar que empresas y equipos de investigación adapten los modelos a sus propios dominios.
Nemotron 3 Nano, el modelo más pequeño, se orienta a tareas de uso frecuente como depuración de código, análisis de contenido o recuperación de información. NVIDIA señala que puede manejar contextos de hasta un millón de tokens, lo que lo convierte en una opción para procesos que requieren revisar grandes volúmenes de datos sin incrementar demasiado la carga computacional. Las variantes Super y Ultra, más grandes y entrenadas con el formato NVFP4 sobre la arquitectura Blackwell, están pensadas para escenarios donde varios agentes deben coordinarse, planificar o razonar a largo plazo. La compañía destaca que estos modelos pueden utilizarse para automatizar flujos de trabajo en sectores como manufactura, ciberseguridad, ingeniería de software o servicios empresariales.
Además de los modelos, NVIDIA liberó bibliotecas y entornos que permiten entrenar agentes mediante refuerzo, evaluar su comportamiento y validar aspectos de seguridad. Entre ellos se encuentran NeMo Gym, NeMo RL y NeMo Evaluator, junto con un conjunto de datos específico para analizar la seguridad en sistemas multiagente. Todo este material está disponible en repositorios públicos como GitHub y Hugging Face, lo que refuerza la intención de la empresa de fomentar un ecosistema abierto.
Nemotron 3 Nano ya puede utilizarse a través de varias plataformas de inferencia y proveedores de nube, mientras que las versiones Super y Ultra llegarán durante la primera mitad de 2026. Con esta familia, NVIDIA busca ofrecer una base común para que organizaciones de distintos tamaños experimenten con arquitecturas más colaborativas, capaces de distribuir tareas y adaptarse a contextos cambiantes sin depender exclusivamente de modelos cerrados.
Fuente: comunicado de prensa NVIDIA | Editado por CDOL
