NVIDIA가 에이전트 AI 시대를 겨냥한 야심찬 오픈 모델을 공개했다. 네모트론 3 울트라는 단순한 단일 턴 챗봇이 아닌, 복수의 도구 호출·하위 에이전트 위임·오류 복구·긴 컨텍스트 추론을 포함하는 복잡한 워크플로우를 위해 설계된 모델이다.
핵심 벤치마크와 성능
| 지표 | 수치 | 비교 |
|---|---|---|
| 전체 파라미터 | 550B (5500억) | 추론 활성 55B |
| 처리량 향상 | 5배 | 동급 오픈 모델 대비 |
| 에이전트 비용 절감 | 최대 30% | SWE-bench·터미널벤치 기준 |
| SWE-bench Verified | 65~70.4% | 다양한 하네스 평균 |
특히 주목할 점은 에이전트 효율성이다. SWE-bench와 터미널벤치 2.0 실험에서 네모트론 3 울트라는 동급 모델보다 전체 토큰 수와 턴당 토큰 수 모두 적게 사용하면서 작업을 완료했다. 에이전트 루프가 길어질수록 토큰 비용이 선형으로 증가하는 구조를 고려하면 이 30% 비용 절감은 실제 배포 환경에서 상당한 의미를 갖는다.
아키텍처 혁신: 네 가지 핵심 기술
네모트론 3 울트라의 성능을 뒷받침하는 네 가지 아키텍처 혁신이 눈길을 끈다.
하이브리드 맘바-트랜스포머(Hybrid Mamba-Transformer): 맘바 레이어는 긴 컨텍스트 처리의 효율을 높이고, 트랜스포머 레이어는 에이전트가 대형 컨텍스트 창에서 특정 사실을 정확히 회수해야 할 때 정밀도를 보장한다.
NVFP4 양자화: BF16 대비 Blackwell GPU에서 최대 5배 높은 처리량을 제공하면서, 동일한 체크포인트가 Hopper·Blackwell·Ampere GPU 전 아키텍처에서 작동한다. 배포 복잡성을 획기적으로 낮추는 설계다.
LatentMoE: 전문가 라우팅을 더 효율적으로 처리해, 추론·코드 생성·도구 호출·도메인 특화 로직에 걸친 워크플로우를 하나의 모델이 유연하게 처리할 수 있게 한다.
멀티토큰 예측(MTP): 단일 포워드 패스에서 여러 미래 토큰을 동시에 예측해 긴 출력과 멀티턴 워크플로우에서 생성 속도를 높인다.
함께 공개되는 두 개의 추가 모델
NVIDIA는 네모트론 3 울트라와 함께 두 가지 특화 모델도 출시했다.
네모트론 3.5 신규 모델 라인업
- Nemotron 3.5 Content Safety: 4B 파라미터 경량 가드레일 모델. 텍스트·이미지·복합 입력에서 안전하지 않거나 정책 위반 콘텐츠를 분류한다. 엔터프라이즈 AI 안전 레이어로 활용 가능
- Nemotron 3.5 ASR: 실시간 음성 에이전트용 다국어 자동 음성 인식 모델. 40개 이상의 언어를 단일 체크포인트로 지원하며 100ms 미만의 지연시간을 목표로 한다. GitHub Copilot CLI 음성 입력 기능을 이미 구동 중이며, 2000만 명 이상의 개발자가 영어 버전을 사용 중
오픈 라이선스 정책 전환
이번 릴리즈와 함께 NVIDIA는 라이선스도 OpenMDW-1.1로 전환했다. 리눅스 재단이 오픈 AI 모델 배포를 위해 설계한 이 허용적 라이선스는 아키텍처·파라미터·문서·소프트웨어 등 모델의 전체 자료를 단일 프레임워크로 포괄한다. 가중치, 데이터, 레시피까지 완전 오픈임을 명시한 것은 NVIDIA가 에이전트 AI 생태계에서 오픈소스 리더십을 적극적으로 추구하겠다는 신호로 읽힌다.