【免费下载链接】NVIDIA-Nemotron-Labs-Teacher-Competition-Coding项目地址https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/nvidia/NVIDIA-Nemotron-Labs-Teacher-Competition-Coding点击查看免费下载NVIDIA-Nemotron-Labs-Teacher-Competition-Coding是 NVIDIA 推出的 Nemotron 3 Ultra 家族中的竞赛编程专用教师模型总参数 550B、激活仅 55B 的 LatentMoE 混合架构支持最高 1M tokens 上下文在竞赛编程、算法推理与代码验证方面表现出色还可作为蒸馏教师为其他模型提供训练信号。本文将从架构、训练、部署三个维度帮你一文看懂它。 一、模型概览关键信息一览项目说明总参数 / 激活参数550B55B active架构LatentMoEMamba-2 MoE Attention 混合含 Multi-Token PredictionMTP上下文长度最高 1M tokens默认 256k最低硬件要求4×GB200 / 4×B200 / 4×GB300 / 4×B300 / 8×H100支持语言英语、法语、西班牙语、意大利语、德语、日语、韩语、印地语、巴西葡语、中文最适合竞赛编程、算法解题、代码推理、生成经验证的解题思路以及作为蒸馏教师推理开关可通过enable_thinkingTrue/False配置许可证OpenMDW-1.1可商用发布日期2026 年 8 月 一句话理解它是一个专精打算法竞赛的大模型NVIDIA 把它单独开源是因为它本身就是一个足够强的编程模型。️ 二、核心架构解析为什么 550B 模型用起来只有 55B1. LatentMoE 混合架构模型采用了 NVIDIA 自研的LatentMoE潜在混合专家架构核心特点是Mamba-2 层 MoE 层交错排布并周期性插入 Attention 层专家路由与计算发生在更小的潜在维度latent dimension上提升每字节参数带来的精度每个 token 会路由到 512 个专家中的部分专家每次仅激活约 10% 的参数这就是55B 激活的由来在配置文件 config.json 中可以直接看到层排布规律mamba与moe成对交替每 7 层插入一层attention。而 config.json 中的关键参数也很直观n_routed_experts: 512, // 512 个路由专家 num_experts_per_tok: 22, // 每个 token 激活 22 个专家 n_shared_experts: 1, // 外加 1 个共享专家 hidden_size: 8192 // 隐藏层维度2. Multi-Token PredictionMTP模型内置多 Token 预测层见 config.json 的mtp_layers_block_type带来两大好处原生投机解码推理时一次打草稿多个 token速度显著提升更高质量的训练信号让模型在训练时学会预测更远的未来3. NVFP4 量化配方模型采用NVFP4 量化感知预训练大部分线性层以 NVFP4 精度存储权重保证在新硬件Blackwell 系列上获得最大吞吐关键层嵌入、注意力投影、MTP 层保持 BF16/MXFP8 以保证训练稳定性。这也是它能在 4 张 B200 上跑起来的关键。 三、训练流程四阶段竞赛特训该模型的训练分为四个阶段详见 README.md阶段内容① 预训练基于 Nemotron 3 Ultra Base约 20T tokens网页、代码、数学、科学等② 监督微调SFT合成代码、数学、工具调用、结构化输出等数据③ 强化学习RL异步 GRPO覆盖数学、代码、多步工具使用等多环境④ MOPD 领域特化额外的编程专项 SFT 编译器/测试验证 RL打造竞赛编程教师第④阶段尤其值得注意模型先在**大规模执行验证过的解题代码与思维链CoT上做监督微调再用编译通过 测试通过作为强化学习奖励信号。最终它与另外 10 个领域教师模型一起为 Nemotron 3 Ultra 提供多教师在线策略蒸馏MOPD**的训练信号。 四、快速部署指南三种后端任选官方推荐vLLM / SGLang / TensorRT-LLM三种推理后端最低配置为4×B200 单节点。以 vLLM 为例核心启动命令如下完整参数见 README.mddocker run -d --name nemotron-ultra-vllm \ --gpus all --networkhost \ -v $MODEL_CKPT:/model:ro \ vllm/vllm-openai:v0.22.0 /model \ --port 8000 \ --tensor-parallel-size 4 \ --enable-expert-parallel \ --kv-cache-dtype fp8 \ --max-model-len 262144 \ --enable-chunked-prefill \ --reasoning-parser nemotron_v3 \ --speculative-config {method: nemotron_h_mtp, num_speculative_tokens: 5}几个新手需要注意的要点默认 256k 上下文想用到 1M需设置环境变量VLLM_ALLOW_LONG_MAX_MODEL_LEN1并将--max-model-len设为1048576MTP 投机解码通过speculative-config开启5 个投机 token 可明显提升生成速度️ 多节点部署推荐使用Ray作为后端Ray v2需ray[cgraph] 五、如何调用OpenAI 兼容 API 推理开关部署完成后模型提供标准OpenAI 兼容接口用任意 SDK 即可调用from openai import OpenAI client OpenAI(base_urlhttp://localhost:8000/v1, api_keyEMPTY) response client.chat.completions.create( modelnvidia/nemotron-3-ultra, messages[{role: user, content: 用 Python 解这道 LeetCode 动态规划题……}], temperature1.0, top_p0.95, extra_body{chat_template_kwargs: {enable_thinking: True}} ) print(response.choices.message.content)推理模式三种玩法enable_thinking: True默认先生成推理轨迹再给出最终答案适合高难度算法题enable_thinking: False关闭思考回答更快适合简单问答medium_effort: True中等思考强度消耗 token 更少推荐作为调参起点⚠️ 做编程 Agent 时建议在 API 调用中加上extra_body{chat_template_kwargs: {force_nonempty_content: True}}避免推理轨迹过长时返回空内容。思考内容的解析由仓库中的 ultra_v3_reasoning_parser.py 实现它会正确处理关闭思考模式和推理未正常结束等边界情况。 六、仓库文件结构导读整个仓库就是一个标准的 Hugging Face 模型检查点225 个 safetensors 分片保存全部权重。核心文件如下文件作用README.md完整模型卡架构、训练、部署指南config.json模型架构配置层排布、专家数、隐层维度等configuration_nemotron_h.pyNemotronHConfig自定义配置类供 Transformers 自动加载modeling_nemotron_h.pyNemotronHForCausalLM模型实现Mamba-2 MoE Attention 混合chat_template.jinja对话模板控制enable_thinking等推理开关generation_config.json默认生成参数top_p0.95等tokenizer.json / tokenizer_config.json分词器词表大小 131072ultra_v3_reasoning_parser.pyvLLM 推理解析器分离思考内容model.safetensors.index.json225 个权重分片的索引文件如需获取权重可通过命令下载镜像地址git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/nvidia/NVIDIA-Nemotron-Labs-Teacher-Competition-Coding✅ 七、总结谁适合用它竞赛选手 / 算法工程师生成经验证的竞赛编程解法附带完整推理轨迹AI 工程师将其作为蒸馏教师为自己的小模型生成高质量编程训练数据研究者研究 Mamba-MoE-Attention 混合架构、LatentMoE 与 MTP 的前沿实践550B 总参数保证能力上限55B 激活保证推理效率1M 上下文支持超长代码仓库分析——这正是这个模型又大又快的设计哲学。如果你正在寻找一个能独立部署、可商用的强竞赛编程模型NVIDIA-Nemotron-Labs-Teacher-Competition-Coding 值得放进你的技术清单。赞分享【免费下载链接】NVIDIA-Nemotron-Labs-Teacher-Competition-Coding项目地址https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/nvidia/NVIDIA-Nemotron-Labs-Teacher-Competition-Coding点击查看免费下载相关推荐550B到55B的数学理解NVIDIA-Nemotron-Labs-Teacher-Competition-Coding稀疏激活设计背后的效率密码550B到55B的数学理解NVIDIA Nemotron Labs Teacher Competition Coding稀疏激活设计背后的效率密码 NVIDINVIDIA-Nemotron-Labs-Teacher-Chat全解析550B参数开源对话教师模型一文读懂它的定位与能力NVIDIA Nemotron Labs Teacher Chat全解析550B参数开源对话教师模型一文读懂它的定位与能力 NVIDIA Nemotron如何解锁1M上下文NVIDIA-Nemotron-Labs-Teacher-Competition-Coding长文本推理配置全解vLLM/SGLang/TensorRT-LLM如何解锁1M上下文NVIDIA Nemotron Labs Teacher Competition Coding长文本推理配置全解vLLM/SGLang/T上一篇探索TIGRECERN开发的高级医学成像软件框架下一篇【亲测免费】 探秘 dTree一款强大的决策树可视化工具创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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