Nvidia Nemotron-Nano-9B-v2 是一款专为单张 A10 GPU 优化的高效小型语言模型，支持多语言和灵活的推理控制功能。
一、主要功能
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推理控制：用户可通过简单的控制符（如/think 或/no_think）开启或关闭模型的内部推理过程，还可设置“思考预算”，限制用于内部推理的 token 数量，以平衡准确性和响应速度。
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多语言支持：支持包括中文、英语、德语、法语、日语、韩语等在内的 9 种语言，擅长指令跟随与代码生成。
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长上下文处理：支持单 GPU 下 128k token 的上下文长度，可高效处理长序列信息。
二、技术原理
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混合架构：基于 Nemotron-H 系列，融合了 Mamba 与 Transformer 架构，通过用线性时间状态空间层替换大部分注意力层，在长上下文处理上实现 2-3 倍的吞吐量提升。
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压缩优化：通过剪枝和蒸馏等技术将 120 亿参数压缩至 90 亿参数，可在单个英伟达 A10 GPU 上运行，速度比同等规模的纯 Transformer 模型快 6 倍。
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数据训练：依赖策划的、网络来源的和合成训练数据的混合，语料库包括通用文本、代码、数学、科学、法律和金融文档等。
三、应用场景
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客户支持：可快速生成准确的回复，满足客户服务场景对响应速度和准确性的要求。
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智能代理：为自主智能体等应用提供高效推理支持。
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代码生成：适用于需要代码生成的开发场景。
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多语言任务：可应用于多种语言的指令跟随和对话任务。
四、使用方法
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获取模型：该模型已在 Hugging Face 和英伟达模型目录上线，用户可直接下载使用。
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配置环境：需要配置支持英伟达 A10 GPU 的计算环境。
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调用接口：通过相应的 API 调用模型，根据需求设置推理控制参数。
五、适用人群
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开发者：适用于需要在本地或边缘环境中部署高性能 AI 应用的开发者。
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企业用户：可满足企业对高效、灵活且可商用的语言模型的需求。
六、优缺点介绍
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优点：
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高效推理：推理速度比同规模的纯 Transformer 模型快 6 倍。
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灵活控制：支持推理开关和预算管理，可根据不同场景灵活调整。
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多语言支持：覆盖多种语言，适用范围广。
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商用友好：遵循英伟达开放模型许可协议，免费商用。
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缺点：
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硬件依赖：需要英伟达 A10 GPU 进行部署。
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复杂度较高：对于非专业用户，模型的配置和调优可能有一定难度。
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分类标签：人工智能、语言模型、推理控制、多语言支持、商用开源
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