Mistral AI開源新模型Mistral Small4，整合三大旗艦能力，並加入英偉達Nemotron聯盟。
英偉達CEO黃仁勳在GTC 2026發佈企業級AI智能體平臺NemoClaw。該平臺基於開源框架OpenClaw構建，核心定位是爲OpenClaw提供“企業級盔甲”，重點解決企業在本地部署AI智能體時的安全與隱私痛點。黃仁勳強調，企業應將OpenClaw戰略提升至與Linux、Kubernetes同等重要的基礎設施戰略高度。
NVIDIA發佈NemoClaw堆棧，簡化OpenClaw代理平臺部署。開發者只需一條命令即可安裝Nemotron模型和OpenShell運行時。CEO黃仁勳稱OpenClaw爲“個人AI的操作系統”，堪比PC時代的Windows或Mac。
英偉達在2026年GTC大會上宣佈大幅擴展開源模型家族，重點推出Nemotron 3系列多模態模型。其中，Nemotron 3 Ultra基於Blackwell架構優化，吞吐量效率提升5倍，專爲複雜代碼輔助和企業工作流設計。同時，公司還展示了多模態交互的最新成果，旨在加速智能體、物理AI及醫療領域的創新。
NVIDIA開源企業級AI代理平臺，保障安全隱私，支持任務自動化與定製。
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一款高效的推理與聊天大語言模型。
將Common Crawl轉化為精細的長期預訓練數據集
nvidia
NVIDIA Nemotron Parse v1.1 TC 是一款先進的文檔語義理解模型，能夠從圖像中提取具有空間定位的文本和表格元素，生成結構化註釋，包括格式化文本、邊界框和語義類別。相比前一版本，速度提升20%，並保留無序元素的頁面順序。
NVIDIA Nemotron Parse v1.1 是一款先進的文檔解析模型，專門用於理解文檔語義並提取具有空間定位的文本和表格元素。它能夠將非結構化文檔轉換為機器可讀的結構化表示，克服了傳統OCR在處理複雜文檔佈局時的侷限性。
NVIDIA Nemotron Nano v2 12B VL是一款強大的多模態視覺語言模型，支持多圖像推理和視頻理解，具備文檔智能、視覺問答和摘要功能，可用於商業用途。
Llama Nemotron Reranking 1B是NVIDIA開發的專門用於文本檢索重排序的模型，基於Llama-3.2-1B架構微調，能夠為查詢-文檔對提供相關性對數得分，支持多語言和長文檔處理。
Llama Nemotron Embedding 1B模型是NVIDIA開發的專為多語言和跨語言文本問答檢索優化的嵌入模型，支持26種語言，能夠處理長達8192個標記的文檔，並可通過動態嵌入大小大幅減少數據存儲佔用。
Nemotron-Flash-3B 是英偉達推出的新型混合小型語言模型，專門針對實際應用中的低延遲需求設計。該模型在數學、編碼和常識推理等任務中展現出卓越性能，同時具備出色的小批量低延遲和大批量高吞吐量特性。
mlx-community
這是一個基於NVIDIA Nemotron架構的49B參數大語言模型，已轉換為MLX格式並進行了4位量化，專門為Apple Silicon芯片優化，提供高效的文本生成能力。
unsloth
NVIDIA Nemotron Nano 9B v2 是 NVIDIA 開發的一款高性能大語言模型，採用 Mamba2-Transformer 混合架構，支持多語言推理和聊天任務，在多個基準測試中表現優異，特別支持運行時'思考'預算控制功能。
Mungert
NVIDIA Nemotron Nano 12B v2是由NVIDIA開發的大語言模型，採用Mamba2-Transformer混合架構，具有120億參數。該模型支持多語言處理，在多個基準測試中表現出色，特別擅長推理任務，支持運行時推理預算控制。
cpatonn
NVIDIA Nemotron Nano 12B v2是由NVIDIA從頭訓練的大型語言模型，專為推理和非推理任務設計。採用混合Mamba2-Transformer架構，支持多語言，具備可控推理能力，可根據用戶需求生成推理過程或直接給出答案。
QuantFactory
這是 NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 模型的 GGUF 量化版本，採用混合 Mamba-2 和 Transformer 架構，支持多語言推理和聊天功能，具有 120 億參數，支持長達 128K 的上下文長度。
bartowski
這是NVIDIA Nemotron-Nano-12B-v2模型的Llamacpp imatrix量化版本，提供多種量化選項，從BF16到極低比特率的IQ2量化，幫助用戶在不同硬件條件下高效運行該模型。
這是NVIDIA Nemotron-H-47B-Reasoning-128K模型的量化版本，使用llama.cpp的imatrix技術進行優化。該模型支持128K上下文長度，專為推理任務設計，提供了從BF16到極低比特率的多種量化選項，適合不同硬件配置和性能需求。
這是NVIDIA Nemotron-H-8B-Reasoning-128K模型的Llamacpp imatrix量化版本，提供多種量化類型的模型文件，以滿足不同硬件和性能需求。支持128K上下文長度，專為推理任務優化。
這是NVIDIA Nemotron-Nano-9B-v2模型的量化版本，使用llama.cpp b6317版本進行量化處理。該模型提供了多種量化選項，包括bf16、Q8_0、Q6_K_L等，適用於不同的硬件和使用場景，方便用戶部署和使用。
這是NVIDIA Nemotron Nano 9B v2模型的4位量化版本，專為Apple Silicon優化，使用MLX框架轉換。該模型是一個9B參數的大型語言模型，支持多語言文本生成任務。
NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 是由 NVIDIA 從零開始訓練的大語言模型，專為推理和非推理任務設計。該模型採用混合架構，結合 Mamba-2 和注意力層，支持多語言處理，並可通過系統提示控制推理能力。
grimjim
Magnolia-v3-medis-remix-12B-GGUF是基於mergekit技術合併的12B參數量化模型，以Mistral Nemo為主要組件，融合了醫學微調作為噪聲組件，適用於文本生成任務，採用Apache-2.0許可證。
NVIDIA OpenReasoning - Nemotron - 32B的量化版本，通過llama.cpp進行量化處理，減少模型存儲和計算資源需求，便於部署。
lmstudio-community
這是英偉達OpenReasoning Nemotron 14B的量化版本，由bartowski基於llama.cpp提供GGUF量化。
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