NVIDIA представила локальні ШІ-моделі OpenReasoning-Nemotron для завдань з логікою, математикою та програмуванням

Компанія NVIDIA анонсувала серію мовних моделей OpenReasoning-Nemotron, призначених для вирішення завдань у галузі точних наук, інформатики та програмування. Головна відмінність – можливість локального запуску без підключення до хмарних сервісів. Моделі розраховані на використання на домашніх ПК із потужними відеокартами.

У лінійці представлені чотири варіанти: з 1,5 млрд, 7 млрд, 14 млрд та 32 млрд параметрів. Всі вони були створені із застосуванням техніки дистиляції на базі масштабної моделі DeepSeek R1, що містить 671 мільярд параметрів. Як архітектурна основа використана Qwen‑2.5. Навчання проходило на 5 млн. прикладів розв’язків задач, згенерованих за допомогою інструменту NVIDIA NeMo Skills.

Відмінною особливістю є відмова від навчання із підкріпленням (RLHF). Моделі пройшли лише контрольоване навчання, завдяки чому NVIDIA позиціонує їх як чисту стартову точку для досліджень і кастомізації.

За результатами тестування найбільша модель (32B) набрала 89,2 бала в математичному іспиті AIME24 і 73,8 — у лютневому турнірі HMMT. Молодша версія (1.5B) показала 55,5 та 31,5 бала відповідно.

NVIDIA OpenReasoning-Nemotron доступні для завантаження на платформі Hugging Face. Всі моделі підтримують режим GenSelect – запуск кількох відповідей паралельно з вибором найкращого. За даними NVIDIA, це дозволяє 32B-моделі досягати або навіть перевершувати рівень OpenAI o3-high у деяких задачах з математики та програмування.

Компанія розглядає нову серію як універсальний інструмент для дослідників, викладачів та ентузіастів. Локальний запуск та відкритий процес навчання роблять моделі зручною основою для донавчання та адаптації під прикладні завдання.