据爱范儿消息，日前，英伟达推出了 Llama-Nemotron 系列最新的三款模型，分别为「LN-Nano 8B」「LN-Super 49B」和「LN-Ultra 253B」。
其中，LN-Ultra 模型通过大规模强化学习（RL）进一步超越了教师模型 DeepSeek-R1，成功突破了性能瓶颈。
LN-Ultra 还能在单个 8xH100 节点上运行，并具备更高的推理吞吐量。英伟达还首次推出了推理开关功能，允许用户通过简便的指令在「标准聊天模式」和「推理模式」之间动态切换，满足日常对话与复杂推理任务的需求。
性能表现上，LN-Nemotron 系列模型在多个基准测试中取得了领先表现，尤其在推理任务（如 GPQA-Diamond、AIME24、AIME25）和非推理任务（如指令遵循评估）上均显示出了卓越的能力。LN-Ultra 不仅超越了 DeepSeek-R1，还在多个领域的应用上展现了强大的泛化能力。
值得一提的是，本次 LN-Super 和 LN-Ultra 模型采用了 Puzzle 框架，以优化推理效率。该框架利用局部蒸馏和模块化优化，实现了在硬件限制下的高效推理。在 LN-Ultra 中，研究者还引入了 FFN Fusion 技术，显著提升了推理延迟效率。
