今日，科技界传来重磅新闻，英伟达正式发布了全新推理模型套件——OpenReasoning-Nemotron。此举无疑将对科研及个人开发领域带来重大影响，其具体影响值得持续跟踪和观察。
全新套件问世
7月20日，英伟达对外公布了一款名为OpenReasoning-Nemotron的推理模型套件。该套件由四个模型组成，每个模型都是在Qwen-2.5版本的基础上进行了细致的优化。具体来看，这四个模型的参数规模分别是1.5亿、7亿、14亿以及32亿。值得注意的是，这些模型均源自DeepSeek R1 0528这一大型模型，该模型自身参数量高达6710亿。此次推出的产品组合，标志着英伟达在模型技术领域实现了新的重要突破，为整个行业注入了新的活力与推动力。
“蒸馏”创新突破
英伟达采用了“蒸馏”技术，成功将DeepSeek R10528这一庞大的模型转化为更为轻便的推理版本。这一技术突破带来了显著的影响，显著降低了模型部署的复杂程度。在技术革新之前，进行高级推理实验需要消耗大量的GPU资源以及高昂的云服务费用，而现在，这样的实验只需配备普通游戏电脑便能轻松完成。该措施不仅降低了成本，而且向更多人敞开了涉足高级推理领域的机会。
数据支撑优势
英伟达最新发布的模型表现出显著的领先优势，这一成就主要得益于其稳固的数据库基础。该公司运用NeMo Skills技术，精心构建了一个庞大的数据集，该数据集包含了500万个解答，内容广泛涉及数学、科学、编程等多个学科领域。此外，采用纯监督学习策略对模型进行了细致的优化，显著提升了其在推理与解题上的能力。借助大量数据进行的训练技术，为模型的高效运行提供了坚实的保障。该方法得益于其庞大的数据资源，确保了模型性能的卓越性。
测试成绩优异
AIME24数学竞赛中，32B模型表现优异，赢得了89.2分的高分；而在HMMT 2月赛，该模型同样表现出色，得分达到73.8分。即便是在规模较小的1.5B模型方面，其表现也相当不错，分别获得了55.5分和31.5分。这些成绩显著体现了该模型在推理和解题方面的出色表现，并且凸显了英伟达在模型开发领域的雄厚实力。
科研工具定位
英伟达将OpenReasoning-Nemotron视为科研领域的重要辅助工具。目前，该工具包含的四个模型均已通过验证，且已对公众开放，允许用户在Hugging Face平台上免费下载。此举措旨在为研究人员提供便利，确保他们能够顺畅地开展强化学习等后续实验，或者根据具体需求进行个性化调整。这一举措将显著提升科研在该领域的推进速度，并且为科研工作者提供了全新的研究起点。
模式性能出色
该模型采用了“GenSelect”策略，为各类问题提供多个解决方案，并且能够通过筛选最优解来提升解答的准确性。在此策略指导下，32B模型在多场数学和编程基准测试中表现出色，其成绩不仅与OpenAI的o3-high模型持平，甚至在某些方面实现了超越。在当前模型训练环节中，我们未采用强化学习的方法，而是选择了监督微调技术。这一转变，为社区构建了一个既纯净又前沿的起点。此举有助于加速强化学习领域未来研究的发展步伐。特别是对于装备有高性能游戏图形处理单元的玩家以及个人开发者而言，这一模型使得在本地执行接近行业顶级水平的推理成为可能。您对英伟达新发布的这款模型预计将带来的影响有何见解？敬请点赞、转发本篇文章，并期待您的宝贵意见！
