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NVIDIA国际开源权重
Nemotron 3 Ultra
Nemotron 3 家族收官之作：550B 总参数、55B 激活的混合 Mamba-注意力 MoE，1M 上下文，NVFP4 预训练，开放检查点与训练数据。
学习建议读技术报告了解 LatentMoE、多 token 预测与 NVFP4 预训练，适合进阶学习高效推理架构。
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- 附练习
- 官方来源
发布信息整理时核对来源于 2026-10-09
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按时间整理国内外大模型发布：每条注明官方来源、日期依据与获取方式，并给出一条可以马上动手的学习建议；有对应实操课的，可以直接去练。
亮点、跑分、速度与价格均为厂商自述，本站未复测。每条注明日期依据：“仅媒体报道”表示官方页面未写明日期，待官方确认；请以官方公告为准。
Nemotron 3 家族收官之作：550B 总参数、55B 激活的混合 Mamba-注意力 MoE，1M 上下文，NVFP4 预训练，开放检查点与训练数据。
学习建议读技术报告了解 LatentMoE、多 token 预测与 NVFP4 预训练，适合进阶学习高效推理架构。
发布信息整理时核对来源于 2026-10-09
218B 总参数、25B 激活的稀疏 MoE，Apache 2.0 开放权重并提供多种量化，支持图文输入与工具调用，128K 输入，覆盖 48 种语言。
学习建议阅读模型卡比较 16/8/4 位量化的硬件需求，理解量化对显存、速度与效果的影响。
发布信息整理时核对来源于 2026-10-09
15B 开放权重多模态推理小模型，约 2000 亿多模态 token 训练，能自行判断何时逐步推理、何时直接作答；厂商称擅长图表和屏幕理解。
学习建议阅读官方训练经验文章，学习小模型如何靠数据配比实现“需要时才推理”。
发布信息整理时核对来源于 2026-10-09
Large 3 为 675B 总参、41B 激活的稀疏 MoE，另含 3B/8B/14B 的 Ministral 3，全系 Apache 2.0 并支持看图。
学习建议先在本地用 Ministral 3 小模型做多语言与看图问答练习，再阅读 Large 3 的 MoE 设计。
发布信息整理时核对来源于 2026-10-09
发布 Mistral Small 3，关注开放部署与延迟；硬件需求和实际任务效果须在自己的环境中验证。
学习建议对照原始公告，区分论文公开、预览开放和正式可用；历史接口状态以现行文档为准。
发布信息整理时核对来源于 2026-10-19
发布更大规模的 Mixtral 开放模型，延续稀疏专家路线，保留具体版本和许可的原始资料。
学习建议对照原始公告，区分论文公开、预览开放和正式可用；历史接口状态以现行文档为准。
发布信息整理时核对来源于 2026-10-19
介绍稀疏混合专家模型 Mixtral 8x7B，说明激活参数与总参数的区别，为理解 MoE 模型提供背景。
学习建议对照原始公告，区分论文公开、预览开放和正式可用；历史接口状态以现行文档为准。
发布信息整理时核对来源于 2026-10-19
公布 7B 级开放模型，介绍注意力结构与部署特性；论文和厂商实验不等于所有任务上的效果保证。
学习建议对照原始公告，区分论文公开、预览开放和正式可用；历史接口状态以现行文档为准。
发布信息整理时核对来源于 2026-10-19