NVIDIA Nemotron 3 Ultra מוביל את המודלים הפתוחים ב-LangChain Deep Agents — בעלות פי 10 פחות

Nemotron 3 Ultra הוא הטיעון של NVIDIA לכך שמודלים פתוחים כבר יכולים להשתוות למודלים הסגורים המובילים בעבודת agent אמיתית — ובו-זמנית להוזיל אותה באופן דרמטי. על ה-harness של Deep Agents מבית LangChain — framework למשימות agent רב-שלביות עם שימוש בכלים — המודל מוביל את המתחרים הפתוחים ומגיע לשוויון עם המודלים הסגורים המובילים במשימות עסקיות, בערך בעשירית מעלות ה-inference להרצה, כשהוא משלים יותר משימות ובתפוקה גבוהה יותר.

מבחינה מכניקה, LangChain בנתה פרופיל harness מכוונן ספציפית ל-Nemotron 3 Ultra כדי לחלץ את הביצועים האלה, וזה חשוב כי דיוק של agent תלוי מאוד באופן שבו עוטפים את המודל (ממשקי כלים, לולאות feedback), ולא רק במודל עצמו. הטענה על פי-10 בעלות נמדדת פר הרצה על בסיס שוויון במשימות עסקיות דומות, ולא כהשוואת מחיר token גולמי.

תחרותית, זה מזין את הנושא הדומיננטי של השבוע — עלות: Microsoft שמנתבת ל-MAI, מודלים סיניים פתוחים שמוזילים מחירים, ומהלך השבבים של DeepSeek. זה ממצב את NVIDIA (שמוכרת את ה-GPU שכולם מריצים עליהם) גם כספקית של מודלים פתוחים חסכוניים, וכך היא מגדרת את שני צידי השוק. זה משלים את המחקר של Swami Sivasubramanian מ-AWS על harness אגנוסטי למודל (Simple Strands Agent) שפורסם באותו שבוע. הספקנים יציינו ש-benchmark שהספק עצמו מריץ מחמיא לספק, ושה-harness מכוונן אינו מייצג deployment ברירת-מחדל. שווה לעקוב אחרי שחזורים של צד שלישי, והאם ארגונים באמת יחליפו מודלים סגורים ב-Nemotron בעומסי agent.