【新智元导读】英伟达发布全新架构9B模型，以Mamba-Transformer混合架构实现推理吞吐量最高提升6倍，对标Qwen3-8B并在数学、代码、推理与长上下文任务中表现持平或更优。
Nemotron-CC-v2：Nemotron-CC（Su等，2025）的后续版本，新增了八组CommonCrawl快照（2024–2025）。该数据经过全局去重，并使用Qwen3-30B-A3B进行了合成改写。此外，它还包含以15种语言翻译的合成多样化问答对，支持强大的多语言推理和通用知识预训练。
Nemotron-CC-Math-v1：一个专注于数学的1330亿Tokens数据集，源自NVIDIA的Lynx+LLM流水线对CommonCrawl的处理结果，该方法在将数学内容标准化为LaTeX的同时保留了公式和代码格式。这确保了关键的数学内容和代码片段保持完整，从而生成出在基准测试中优于以往数学数据集的高质量预训练数据。
Nemotron-Pretraining-Code-v1：一个大规模的精选代码数据集，来源为GitHub，经过多阶段去重、许可证执行和启发式质量检查筛选。该数据集还包含11种编程语言的LLM生成代码问答对。
Nemotron-Pretraining-SFT-v1：一个合成生成的数据集，涵盖STEM（科学、技术、工程和数学）、学术、推理及多语言领域。其中包括从高质量的数学和科学原始数据中生成的复杂选择题和分析型问题、研究生水平的学术文本，以及涵盖数学、编程、通用问答和推理任务的指令调优SFT数据。
Nemotron-Pretraining-Dataset-sample：数据集的一个小规模采样版本提供了10个具有代表性的子集，展示了高质量的问答数据、面向数学的抽取内容、代码元数据以及SFT风格的指令数据。
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📸 杨公尚记者 赖玲 摄
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📸 赵冬丽记者 洪胜 摄
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