Nvidia: introduzione al Nemotron Nano 2
Nvidia presenta Nemotron Nano 2, un modello da 9B parametri progettato per agenti AI edge con alta velocità di generazione token e un thinking budget configurabile.
Contesto
Nemotron Nano 2 è il membro "Nano" della famiglia Nemotron, pensato per applicazioni agentiche e reasoning su dispositivi con limiti di memoria e latenza.
Definizione rapida
Nemotron Nano 2 è un modello 9B ibrido Transformer–Mamba ottimizzato per throughput e ragionamento a basso costo.
Caratteristiche principali
In sintesi, Nemotron Nano 2 combina un backbone ibrido Transformer–Mamba con un meccanismo di "thinking budget" che permette di bilanciare accuratezza, velocità e costi di inferenza. Le evidenze fornite mostrano fino a 6x token generation rispetto ai pari taglia e potenziali risparmi fino al 60% sui costi di reasoning quando si usa il thinking budget.
- Dimensione: 9B parametri
- Architettura: Hybrid Transformer–Mamba (Mamba-2 + layer di attention)
- Throughput: fino a 6x rispetto ai principali modelli aperti di pari taglia
- Thinking budget: controlla i token di ragionamento per ridurre costi
- Disponibilità: pesi su Hugging Face, endpoint su build.nvidia.com, NIM in arrivo
Il Problema / Sfida
Gli agenti AI richiedono modelli che siano sia accurati che efficienti in termini di latenza e memoria. Molti modelli Transformer puri offrono accuratezza ma consumano più memoria e hanno limitazioni nel throughput su workload di lungo contesto, ostacolando l'adozione su edge e dispositivi RTX/Jetson.
Soluzione / Approccio
Nvidia adotta un'architettura ibrida: la maggior parte degli strati usa moduli Mamba-2 (stato selettivo, complessità lineare) per throughput e memoria costante, mentre alcune "isole" di attention preservano la capacità di salti informativi globali del Transformer. Il modello viene ottenuto tramite compressione e distillazione a partire da una base 12B, con pruning combinatorio e retraining via knowledge distillation per recuperare accuratezza.
Thinking budget (breve)
Il thinking budget limita il ragionamento interno inserendo il tag , consentendo di contenere token inutili e abbassare i costi di inferenza fino al 60% in alcuni casi.
Implementazione e disponibilità
I pesi sono rilasciati sotto la nvidia-open-model-license su Hugging Face; è possibile provare endpoint su build.nvidia.com e attendere la disponibilità come NIM per throughput e latenza ottimizzati. Nemotron Nano 2 è progettato per rientrare nella memoria di una NVIDIA A10G e supportare contesti lunghi fino a 128k.
Conclusione
Nemotron Nano 2 offre un equilibrio pratico tra accuratezza e throughput per agenti AI su edge e PC: architettura ibrida, thinking budget configurabile e pesi aperti rendono il modello interessante per chatbot, copilot analitici e agenti con SLAs stringenti.
FAQ
Breve risposte pratiche alle domande più comuni su Nvidia Nemotron Nano 2
- Cos'è Nemotron Nano 2 di Nvidia? Nemotron Nano 2 è un modello 9B ibrido Transformer–Mamba ottimizzato per reasoning e agenti AI edge
- Come funziona il thinking budget in Nemotron Nano 2? Il thinking budget inserisce un tag () che ferma la generazione di token di ragionamento per limitare latenza e costi
- Dove trovo i pesi del modello? I pesi sono disponibili su Hugging Face e l'endpoint si può provare su build.nvidia.com
- Perché la progettazione ibrida è utile? La combinazione Mamba per throughput e poche attention per jumps globali mantiene accuratezza alta con memoria e latenza inferiori
- Nemotron Nano 2 è adatto a RTX/Jetson? Sì, è pensato anche per deployment su RTX e Jetson con limiti di memoria/termici
- Quanto si possono ridurre i costi di reasoning? Secondo Nvidia, il thinking budget può portare a una riduzione dei costi di inferenza fino al 60% in scenari selezionati