该产品以其前所未有的透明度和开放性脱颖而出。NVIDIA 发布了大部分训练数据集和方法，包括涵盖代码、数学、多语言、合成监督微调和推理数据的预训练和后训练语料库，以及 Hugging Face 上获得许可的模型检查点。该混合架构用 Mamba-2 层取代了许多传统的 Transformer 自注意力层，从而优化了更快的 token 生成速度，同时又不影响推理质量或准确性。该模型在多语言理解、数学问题求解、编码和外部工具使用方面尤为强大。
Nemotron Nano 2 通过在速度、上下文窗口大小和准确性之间取得平衡，标志着开放式大型语言模型研究的一个重要里程碑。其设计有助于实现英语和编码语言的高质量推理和基于聊天的交互，同时保持优于其他开放模型的性能。NVIDIA 的承诺还包括提供开放的技术论文、模型检查点、教程和代码库，使研发社区能够在此基础上进行构建。这不仅促进了创新，也使企业能够为各种 AI 工作负载部署经济高效且功能强大的语言模型。
