Jet-Nemotron深度解析：英伟达如何让AI大模型提速53倍 | AIGC.Bar AI资讯

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什么是Jet-Nemotron？站在巨人肩膀上的创新

Jet-Nemotron最核心的理念，可以用一句话概括：“站在巨人的肩膀上进行精巧的改造”。它并非从零开始训练一个全新的模型，而是巧妙地利用了现有、强大的预训练模型（如Qwen2.5）作为基础。

其关键技术在于后神经架构搜索（Post-Neural Architecture Search, PostNAS）。具体来说，研究团队会： 1. 继承权重：直接采用预训练模型的权重，尤其是计算密集的多层感知机（MLP）部分。 2. 冻结核心：在整个优化过程中，保持这些继承来的MLP权重被冻结，不再进行更新。这极大地节省了训练成本和时间。 3. 专注优化：将所有精力都集中在对模型架构，特别是注意力机制的搜索和优化上。

这种方法就像是给一辆性能强劲的跑车更换和调校引擎、轮胎和空气动力学套件，而不是重新设计整辆车。它既保留了基础模型的强大能力，又通过精准的手术式改造，实现了效率的指数级提升。

Jet-Nemotron的核心技术：四步优化法详解

Jet-Nemotron的惊人效率并非偶然，而是源于一套系统化、层层递进的四步优化策略。这套方法论为未来高效大模型的设计提供了宝贵的提示词和思路。

1. 全注意力层的智能放置

2. 最优线性注意力模块的选择

3. 动态卷积：JetBlock模块的革新

4. 硬件感知的架构搜索

惊人的性能飞跃：速度与精度的双重胜利

理论的先进最终要靠数据说话。Jet-Nemotron的性能表现堪称惊艳，它在多个维度上实现了对现有主流模型的超越：

极致的速度：与Qwen3-1.7B-Base相比，Jet-Nemotron-2B的生成吞吐量提升了47倍，而KV缓存大小仅为其1/47。这意味着在长文本生成等场景下，用户可以体验到前所未有的流畅度。

卓越的准确率：在数学、编码、常识推理等多个基准测试中，Jet-Nemotron-2B/4B的表现均与Qwen3、Gemma 3等模型相当，甚至在某些任务上更胜一筹。它彻底打破了“线性注意力模型在数学和推理上表现不佳”的刻板印象。

长上下文能力：尽管Jet-Nemotron-2B只有两个全注意力层，但其在长上下文任务上的表现依然能与拥有更多全注意力层的领先模型相媲美，证明了其架构设计的优越性。

这一系列的成果表明，Jet-Nemotron成功地在速度和精度这两个看似矛盾的目标之间找到了最佳平衡点，为AGI的探索开辟了新的路径。

幕后英雄：全华班顶尖团队

这项突破性研究的背后，是一支由韩松教授领衔的全华人顶尖科研团队。团队成员大多拥有清华大学、麻省理工学院、斯坦福大学等世界顶尖学府的背景。

核心人物韩松教授是高效AI计算领域的先驱，他提出的“深度压缩”技术早已被业界广泛采用，并影响了NVIDIA的GPU架构。他创办的公司OmniML被英伟达收购后，其团队也顺势加入，继续在AI变现和技术落地的道路上发光发热。这支强大的团队为Jet-Nemotron的成功奠定了坚实的基础。

结论：开启高效AI的新篇章

Jet-Nemotron的发布，不仅仅是又一个开源大模型的诞生。它更代表了一种全新的模型构建范式：通过后神经架构搜索（PostNAS），我们可以在不牺牲性能的前提下，大幅提升模型的运行效率。这对于推动人工智能在边缘设备、移动终端和大规模云服务中的应用具有革命性意义。

对于所有关注AI资讯和AI门户内容的开发者、研究者和爱好者来说，Jet-Nemotron的开源（代码和模型即将公布）无疑是一个巨大的福音。它提供了一个强大而高效的工具，也为未来的模型设计提供了宝贵的经验。想要持续追踪ChatGPT、Claude等模型的最新进展，以及像Jet-Nemotron这样的前沿AI新闻和深度解析，欢迎访问一站式AI信息平台 https://www.aigc.bar，与我们共同见证AGI时代的到来。