NVIDIA Nemotron 3 Ultra wykazał czołową wydajność przy dziesięciokrotnie niższych kosztach inferencji niż wiodące modele zamknięte, kiedy został przetestowany na benchmarku Deep Agents LangChain. Model osiągnął najwyższą dokładność spośród otwartych alternatyw, jednocześnie obsługując więcej zadań z wyższą przepustowością - wszystko bez potrzeby ponownego trenowania modelu. Każda poprawa wydajności pochodziła z inżynierii otaczającego środowiska, nie z samego modelu.
LangChain, której platforma orchestracji agentów AI notuje ponad 200 milionów pobierań miesięcznie, specjalnie dostroiła swój harness Deep Agents do Nemotron 3 Ultra. Ta optymalizacja obejmowała pracę nad pamiercią, użytkowaniem narzędzi, ewaluacją i zachowaniem modelu - elementy, które razem tworzą lepszych agentów AI. Harrison Chase, współzałożyciel i CEO LangChain, podkreślił, że droga do budowania lepszych agentów prowadzi przez ciągłe doskonalanie systemu wokół modelu, nie samego modelu.
To osiągnięcie otwiera nowe możliwości dla przedsiębiorstw. Dzięki dziesięciokrotnie niższym kosztom operacyjnym zespoły mogą uruchamiać ewaluacje w sposób ciągły, eksperymentować znacznie szybciej i budować specjalistycznych agentów dla większej liczby zastosowań biznesowych. NVIDIA oferuje w pełni otwarty stack, który organizacje mogą dostosowywać, posiadać i wdrażać w dowolnym miejscu - bez uzależnienia od zamkniętych ekosystemów.