英伟达发布Nemotron 3系列，融合Mamba与Transformer架构，高效处理长上下文并降低资源消耗。该系列专为自主执行复杂任务的AI代理系统设计，包含Nano、Super、Ultra三款型号。目前Nano已上市，Super和Ultra预计2026年上半年推出。
谷歌正推进“TorchTPU”计划，旨在提升其TPU芯片对PyTorch框架的兼容性，以降低开发者从英伟达GPU迁移至谷歌TPU的成本。此举意在挑战英伟达在AI芯片领域的统治地位，打破PyTorch与英伟达CUDA的深度绑定。
OpenAI正与亚马逊洽谈超百亿美元融资，并计划采用亚马逊自研AI芯片Trainium，以多元化算力供应。此举将助力亚马逊打破英伟达垄断，并显著提升其芯片的外部影响力。
苹果正加速研发代号“Baltra”的自研AI服务器芯片，预计2027年投入使用，旨在减少对英伟达的依赖。该项目与博通合作，专注于核心网络传输技术，标志着苹果向算力基础设施领域深化垂直整合战略。
Bytedance
$0.8
Input tokens/M
$8
Output tokens/M
256
Context Length
Chatglm
$2
128
$0.5
-
Anthropic
$21
$105
200
Tencent
$4
28
Alibaba
131
$2.4
$9.6
32
Deepseek
8
$1
Openai
$84
$420
Moonshot
$32
262
Baidu
bartowski
这是英伟达Qwen3-Nemotron-32B-RLBFF大语言模型的GGUF量化版本，使用llama.cpp工具进行多种精度量化，提供从BF16到IQ2_XXS共20多种量化选项，适用于不同硬件配置和性能需求。
nvidia
Nemotron-Flash-3B 是英伟达推出的新型混合小型语言模型，专门针对实际应用中的低延迟需求设计。该模型在数学、编码和常识推理等任务中展现出卓越性能，同时具备出色的小批量低延迟和大批量高吞吐量特性。
lmstudio-community
这是英伟达OpenReasoning Nemotron 14B的量化版本，由bartowski基于llama.cpp提供GGUF量化。
这是英伟达OpenReasoning Nemotron 7B模型的GGUF量化版本，专门用于文本生成任务。该模型通过LM Studio社区模型亮点计划提供，支持高效的推理和部署。
英伟达推出的高性能7B参数语言模型，专注于数学和代码推理任务，支持128k上下文长度。
基于英伟达AceReason-Nemotron-7B的GGUF量化版本，专注于数学与代码推理，支持128k tokens长上下文
基于英伟达AceReason-Nemotron-14B的GGUF量化版本，专注于数学与代码推理任务，支持128k tokens长上下文
DevQuasar
Cosmos-Reason1-7B是英伟达发布的7B参数规模的基础模型，专注于图文转文本任务。
Nemotron-Flash-3B是英伟达开发的新型混合小型语言模型，专为低延迟应用设计，在数学、编码和常识推理等任务上表现出色，具有优异的性能和效率平衡。
由英伟达发布的4B参数规模大语言模型，支持128k tokens上下文长度，专为推理、对话及RAG等任务优化
Nemotron-H-56B-Base-8K是英伟达开发的大型语言模型，采用混合Mamba-Transformer架构，支持8K上下文长度和多语言文本生成。
英伟达Isaac GR00T N1是全球首个面向通用人形机器人推理与技能的开源基础模型，具有20亿参数规模。
基于英伟达AceInstruct-7B模型的量化版本，使用llama.cpp进行量化，支持多种量化类型，适用于代码、数学和通用领域任务。
AceMath-7B-Instruct是英伟达推出的专为数学推理设计的指导模型，基于改进版Qwen架构开发，擅长通过思维链(CoT)推理解决英文数学问题。
Raj-Maharajwala
基于英伟达Llama 3 - ChatQA的保险领域特定语言模型的GGUF量化版本，针对保险相关的查询和对话进行了微调。
英伟达定制的大型语言模型，旨在提升大语言模型生成回复对用户查询的有用性。
Nemotron-Mini-4B-Instruct是英伟达开发的专为角色扮演、检索增强生成和函数调用优化的响应生成模型，基于Minitron-4B-Base微调，支持4096个token的上下文长度。
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