Nemotron Nano 2：通过智能预算机制，25分钟提升跨境客服效率！

老铁们，大家好！作为一名深耕跨境行业多年的老兵，我一直和大家强调，在这个瞬息万变的全球化时代，谁能率先掌握并运用前沿科技，谁就能在激烈的市场竞争中立于不败之地。今天，咱们要聊一个让跨境业务“如虎添翼”的重磅技术——英伟达（NVIDIA）最新推出的 Nemotron Nano 2 9B 大型模型，这可是实打实的“生产力工具”，尤其对于咱们中国企业“出海”而言，意义非凡。

新媒网跨境获悉，AI智能体（AI Agents）正以惊人的速度从云端走向边缘，它们凭借着日益精进的推理能力和迭代规划，能够自主解决复杂的多步骤问题。对于咱们跨境从业者来说，无论是提升海外客户服务效率，还是优化内部运营流程，智能体都展现出巨大潜力。但要让这些智能体在边缘设备上发挥最佳性能，我们需要的不仅仅是“聪明”的模型，更要是“高效”的模型。因为，在成本与效率之间，咱们始终追求一个黄金平衡点。

Nemotron Nano 2 9B，这款被外媒评价为“里程碑式”的模型，它身上最亮眼的光环，就是能将卓越的准确性与极致的效率带到边缘侧。它采用了一种巧妙的“混合架构”——Transformer与Mamba的结合，再加上一个可配置的“思维预算”（Thinking Budget），就像给模型装上了一个智能调控器，让你可以根据实际业务需求，灵活调整准确性、处理速度和运行成本。这，才是真正懂我们需求的设计！

想象一下，一个90亿参数的模型，不再是高高在上的“云端巨人”，而是能轻巧部署在你的本地设备，比如智能客服终端、跨境物流分拣机器人、甚至你的高性能PC上。它不仅能在数学、编程、科学等推理任务中展现出业界领先的准确性，还能在指令遵循和函数调用方面表现出色，这对于我们构建智能客服、运营助理、数据分析助手等AI应用，简直是如鱼得水。它不只是一个大模型，更像是一个懂思考、会省钱的“智能大脑”。

Nemotron Nano 2 9B的几个核心亮点，咱们掰开了揉碎了聊聊：
首先是模型的体量，90亿参数，这在边缘侧部署的模型中，绝对是“大块头有大智慧”的代表。它不是一味追求大而全，而是在适中的规模下，实现了强大的推理能力。
其次是架构的创新，它采用了混合Transformer-Mamba架构（Mamba-2加上少量注意力层）。简单来说，Transformer就像是模型的“全局视野”，能看到信息的全貌；而Mamba则像是“局部精算师”，专注于快速处理连续信息。这种结合，让模型在保持高准确度的同时，还能实现惊人的处理速度。
说到处理速度，这可是咱们最关心的指标之一。实测数据显示，Nemotron Nano 2 9B的代币生成速度比同类别的其他领先模型，高出足足6倍！这意味着什么？意味着你的智能客服可以秒回客户咨询，你的数据分析助手能瞬间给出洞察，你的运营流程效率将实现质的飞跃。在跨境电商这种“时间就是金钱”的领域，快人一步就是抢占先机。
再来聊聊成本控制，这可能也是大家最关心的话题之一。Nemotron Nano 2 9B引入了“思维预算”机制，你可以精确控制模型用于“思考”的代币数量。举个例子，就像给一个项目经理设定一个“思考经费”，他会在预算内给出最佳方案。这个机制能帮助你节省高达60%的推理成本，这对于大规模部署AI应用的企业来说，无疑是巨大的利好。
这款模型主要面向的场景，正是咱们跨境人最常见的：客服与支持聊天机器人，能显著提升客户满意度；数据分析协同助手，帮你更智能地挖掘数据价值；以及边缘/RTX设备部署，让你的AI应用不再受限于云端，真正实现本地化、低延迟、高效率。

这款模型目前已在Hugging Face上开放模型权重，你也可以在 build.nvidia.com 尝试其端点服务，后续还将作为英伟达NIM服务推出，进一步提升部署的便捷性和性能。值得一提的是，它采用了英伟达的开放模型许可，这对于开发者和企业来说，提供了极大的灵活性和自由度。
Chart showing accuracy of Nemotron Nano 2 9B

正如这张图表所示，Nemotron Nano 2 9B在推理任务上的准确性表现，确实是同级别模型中的佼佼者。无论是复杂的数学问题、编程逻辑，还是科学推理，它都能给出令人满意的答案。更难得的是，它在执行指令和调用工具函数方面也表现卓越，这正是构建强大AI智能体所不可或缺的能力。可以说，它不是一个只会“考试”的模型，更是一个能“解决实际问题”的模型。
Comparison of Throughput and Accuracy of Nemotron Nano 2 9B and Qwen 3 8B

除了领先的准确性，Nemotron Nano 2 9B的性能优势更是不容小觑，这得益于其独特的混合Transformer-Mamba架构。就像我们之前提到的，这种架构让模型在生成“思考代币”（即模型内部推理过程产生的中间结果）时，能够以极快的速度进行，这对于那些对延迟要求极高的应用环境至关重要。例如，在与海外客户进行实时交流时，每一毫秒的延迟都可能影响用户体验。上图清楚地展示了，Nemotron Nano 2 9B的吞吐量比市场上表现次优的开放模型高出6倍，这意味着在同样的时间内，它能处理更多的任务，生成更多的有效信息。这对于咱们跨境企业来说，就是实打实的效率提升，更是实打实的竞争力增强。
Chart showing the accuracy of Nemotron Nano 2 9B model on popular benchmarks at various “Thinking Budget” thresholds

更令人惊喜的是，通过用户自定义的“思维预算”，开发者可以精确控制模型进行“思考”的程度。这就像给模型的“脑力”设定一个消耗上限，在不显著影响准确性的前提下，减少不必要的代币生成。这种“选择性截断”的策略，能将推理成本降低高达60%。在当前全球经济环境下，每一分钱的投入都需要精打细算，这项功能无疑是为企业“降本增效”提供了一把利器。新媒网跨境认为，拥抱这样的前沿技术，正是中国企业实现“弯道超车”、提升全球竞争力的关键所在。

Nemotron Nano 2的“炼成”之路：匠心与智慧的结晶

咱们中国有句老话，“兵马未动，粮草先行”，而在高科技领域，模型的强大性能，离不开背后精密的架构设计与严谨的训练流程。Nemotron Nano 2 的诞生，凝聚了英伟达团队的诸多巧思。

混合架构的匠心独运：Nemotron Nano 2 采用了Transformer-Mamba混合骨干网络，专为推理密集型和长输出工作负载设计。大部分层都是Mamba-2选择性状态空间模块，它们以线性时间运行，并且每个代币保持恒定的内存占用。这一点至关重要，因为它们不会累积不断增长的KV-缓存，因此能高效处理长时间的“思考”轨迹，从而带来更高的每秒代币处理量和更低的内存使用。同时，这些Mamba层之间穿插了少量的注意力“岛屿”，它们保留了Transformer在内容驱动的全局跳转方面的优势——这对于连接遥远的事实或指令非常有用。简单来说，这种混合架构在保持Transformer级别准确性的同时，又能借助Mamba实现更高的吞吐量，这是一种兼顾“聪明”和“敏捷”的巧妙设计。

千锤百炼的训练过程：在后训练阶段，模型会通过在平衡混合的“推理开启”和“推理关闭”数据上进行监督式微调（SFT），这些数据涵盖了数学、科学、编程、工具使用、通用对话以及安全等多个领域。这个过程分多个阶段进行，以增强模型在特定领域的性能，例如提高工具调用的可靠性和增强长上下文理解能力。在SFT之后，模型还会通过有针对性的强化学习和基于偏好的优化进一步精炼，确保模型行为符合预期，并在广泛的任务中保持鲁棒性。这就像是给模型进行了一场全方位的“特训”，让它不仅知识渊博，而且能够灵活应对各种复杂场景。

精益求精的模型压缩与蒸馏：Nemotron Nano 2 的起点是一个120亿参数的混合Mamba-Transformer基础模型（NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2-Base），这个模型经过了后训练和对齐，以处理各种推理和非推理任务。这个120亿参数的模型在准确性上设定了标杆，并作为90亿参数Nano 2的“老师”进行剪枝/蒸馏。考虑到120亿参数模型仅权重就需要22.9 GiB的内存（bfloat16精度），这超出了英伟达A10G GPU的22 GiB容量。因此，英伟达团队对120亿参数模型应用了剪枝形式的模型压缩，以获得更小的90亿参数模型。Nemotron Nano 2 的设计目标是在A10G的内存限制内运行128k上下文推理，同时在推理设置（例如ISL/OSL = 8k/16k）下实现比纯Transformer模型显著更高的吞吐量，并保持准确性。
Model training flow for NVIDIA Nemotron Nano 9B V2

为了生成这个压缩后的模型，英伟达在Minitron模型压缩框架的基础上进行了扩展，并扩展了其神经架构搜索（NAS）模块，以在内存预算内找到最佳架构。这项搜索涉及跨多个轴的组合剪枝：深度（将原始的62层减少到56层）、嵌入通道、FFN维度和Mamba头部。为了使这项搜索在计算上可行，他们将搜索分为两个阶段：首先确定最佳深度以防止显著的准确性下降（这项工作中发现是56层），然后进行宽度剪枝以在该深度找到最佳配置。

为了弥补剪枝过程中损失的性能，团队使用基于logits的知识蒸馏技术，对选定的候选架构进行了再训练，其中原始的120亿参数模型充当“教师”。这个阶段涉及到使用正向KL散度损失来传递知识，首先进行短时间蒸馏运行以选择性能最佳的架构，然后进行更长时间的蒸馏运行以创建最终的Nemotron Nano 2模型。这项工作背后的复杂性和精细度，充分体现了科学家们追求极致性能的工匠精神。

何为“思维预算”？跨境实战中的智能成本阀门

“思维预算”（Thinking Budget）是Nemotron Nano 2 9B一个非常独特的创新点，也是咱们跨境从业者实现“智能成本控制”的关键。它允许你为模型的内部推理过程设置一个上限。具体操作上，当你看到模型输出中出现</think>这样的标签后，模型就不会再继续“思考”下去。就像咱们的AI智能体在解决一个问题时，它会先在内部进行一系列的推理、判断、规划，这个过程就是“思考”。“思维预算”就是告诉它，“你最多可以思考这么多步，然后就直接给出最终结果吧”。

这项功能就像一个智能的成本控制阀门，尤其对于那些对响应时间有严格要求的场景，比如跨境电商的在线客服、自动化运营流程中的智能决策，以及部署在边缘设备上的AI应用，每一毫秒都可能影响用户体验和业务效率。“思维预算”能够帮助你保持高准确性，同时又能达到预设的响应时间目标。

新媒网跨境了解到，这项功能在以下几个跨境实战场景中，将发挥巨大作用：

跨境客服/聊天机器人（严格服务级别协议SLAs）：面对全球海量的客户咨询，快速响应是提升客户满意度的关键。通过设定思维预算，可以确保AI客服在给出答案前，不会进行过长的内部推理，从而大大缩短响应时间，提升客户体验。
英伟达RTX/Jetson边缘AI智能体（有限内存/散热环境）：将AI模型部署在本地设备上，比如海外仓的智能巡检机器人、跨境物流的智能分拣系统，这些设备的内存和散热能力通常有限。思维预算能够有效控制模型的资源消耗，让AI在边缘设备上也能稳定、高效运行。
开发者/数据分析协同助手（多跳工具使用）：在进行复杂的数据分析或开发任务时，AI助手可能需要多次调用不同的工具或API。通过思维预算，可以优化其思考路径，减少不必要的中间步骤，提高任务完成效率。
RAG（检索增强生成）流水线（需要可预测的步骤时间）：在需要结合外部知识库生成内容的RAG系统中，思维预算能够帮助预测和控制模型每次检索和生成的时间，确保整个流水线的顺畅运行和可控性。

当然，每个业务领域对“思维预算”的需求可能不同，需要大家根据自己的具体应用场景进行一些尝试和调整，才能找到最适合的平衡点。就像咱们经营跨境业务，每一步都需要精细化运营，AI的应用也同样需要“量体裁衣”。

实战演练：手把手带你玩转Nemotron Nano 2模型

作为一名资深导师，我知道大家最想看的还是“真刀真枪”的实战。Nemotron Nano 2模型的使用，和 Nemotron 系列的其他推理模型类似，它有两种“思考模式”：

推理“开启”（Reasoning "ON"）：在这种模式下，模型会输出一条带有“思考代币”包裹的推理链。这就像是模型在告诉你，它是如何一步步得出结论的。我们建议在这种模式下，将temperature设置为0.6，top_p设置为0.95，以获得更具创造性和多样性的思考过程。
推理“关闭”（Reasoning "OFF"）：这种模式下，模型会直接给出最终答案，不生成任何思考代币。如果你只需要一个简洁明了的答案，那么这种模式非常适合。在这种模式下，建议将temperature设置为0，以获得更确定性的结果。要使用推理“关闭”模式，你只需在系统提示词中加入/no_think即可。

下面，咱们就一步步地，把这个强大的模型跑起来。

首先，咱们来启动一个vLLM服务器来承载我们的模型。vLLM是一个高性能的推理库，能让大模型跑得更快，更省资源。

vllm serve nvidia/NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2 --trust-remote-code --mamba_ssm_cache_dtype float32

这条命令很简单：

vllm serve：告诉系统，我们要用vLLM来启动一个服务。
nvidia/NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2：指定我们要加载的模型是英伟达的Nemotron Nano 2 9B。
--trust-remote-code：信任远程代码，这是因为模型可能包含一些自定义操作。
--mamba_ssm_cache_dtype float32：指定Mamba SSM缓存的数据类型为float32，这有助于优化性能。

当这个命令成功执行后，你的模型服务就在本地跑起来了，就像你开了一家智能AI小店，随时准备迎接客户的咨询。

接下来，咱们编写一个Python客户端，来实现咱们前面提到的“思维预算”功能。这个客户端就像是你的AI小店的“前台”，负责接收客户的请求，并按照你的预算来分配AI的“思考资源”。

from typing import Any, Dict, List
import openai
from transformers import AutoTokenizer

class ThinkingBudgetClient:
    def __init__(self, base_url: str, api_key: str, tokenizer_name_or_path: str):
        self.base_url = base_url
        self.api_key = api_key
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(tokenizer_name_or_path)
        self.client = openai.OpenAI(base_url=self.base_url, api_key=self.api_key)

    def chat_completion(
        self,
        model: str,
        messages: List[Dict[str, Any]],
        max_thinking_budget: int = 512,
        max_tokens: int = 1024,
        **kwargs,
    ) -> Dict[str, Any]:
        assert (
            max_tokens > max_thinking_budget
        ), f"thinking budget must be smaller than maximum new tokens. Given {max_tokens=} and {max_thinking_budget=}"

        # 1. first call chat completion to get reasoning content
        response = self.client.chat.completions.create(
            model=model, messages=messages, max_tokens=max_thinking_budget, **kwargs
        )
        content = response.choices[0].message.content
        reasoning_content = content
        if not "</think>" in reasoning_content:
            # reasoning content is too long, closed with a period (.)
            reasoning_content = f"{reasoning_content}.\\n</think>\\n\\n"

        reasoning_tokens_len = len(
            self.tokenizer.encode(reasoning_content, add_special_tokens=False)
        )
        remaining_tokens = max_tokens - reasoning_tokens_len
        assert (
            remaining_tokens > 0
        ), f"remaining tokens must be positive. Given {remaining_tokens=}. Increase the max_tokens or lower the max_thinking_budget."

        # 2. append reasoning content to messages and call completion
        messages.append({"role": "assistant", "content": reasoning_content})
        prompt = self.tokenizer.apply_chat_template(
            messages, tokenize=False, continue_final_message=True,
        )
        response = self.client.completions.create(
            model=model, prompt=prompt, max_tokens=max_tokens, **kwargs
        )

        response_data = {
            "reasoning_content": reasoning_content.strip().strip("</think>").strip(),
            "content": response.choices[0].text,
            "finish_reason": response.choices[0].finish_reason,
        }
        return response_data

这段Python代码，乍一看有点复杂，别担心，咱们一步步拆解：

ThinkingBudgetClient类：这是我们自定义的客户端。
__init__方法：初始化客户端，设置AI服务的地址、API密钥（这里是空的，因为我们是本地部署），以及加载模型的tokenizer（分词器），它能把文字变成模型能理解的“代币”。
chat_completion方法：这是核心功能，它接收你的消息，然后分两步与模型交互。
- 第一步：它会先请求模型生成“思考内容”，并限定这个思考内容的长度（max_thinking_budget）。如果模型没在预算内完成思考（没有出现</think>），客户端会模拟一个结束标记。
- 第二步：将模型思考的内容作为一部分输入，然后再次请求模型生成最终的答案。这里会计算剩余的代币数量，确保总长度不超过max_tokens。
- messages.append({"role": "assistant", "content": reasoning_content})：这一行很关键，它把模型“思考”的结果，也作为对话的一部分，反馈给模型自身，这就像模型在自言自语，然后根据思考结果给出最终结论。

最后，咱们来实际调用一下这个客户端，看看效果。这里，我们以一个简单的数学问题“2+2等于多少？”为例，并特意将模型的“思考预算”设置得非常宽裕，以便我们能观察到完整的思考过程。

tokenizer_name_or_path = "nvidia/NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2"
client = ThinkingBudgetClient(
    base_url="http://localhost:8000/v1",
    api_key="EMPTY",
    tokenizer_name_or_path=tokenizer_name_or_path,
)
result = client.chat_completion(
    model="nvidia/NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant. /think"},
        {"role": "user", "content": "What is 2+2?"},
    ],
    max_thinking_budget=8192,
    max_tokens=32768,  # can be set up to a maximum of 131072
    temperature=0.6,
    top_p=0.95,
)
print(result)

这段代码：

创建了一个ThinkingBudgetClient实例，连接到我们刚刚启动的本地服务。
messages：定义了对话内容，system角色告诉模型它是一个有用的助手，并开启“思考模式”（/think）。user角色就是我们的问题“2+2等于多少？”。
max_thinking_budget=8192和max_tokens=32768：设定了非常充足的思考和总输出代币预算。
temperature=0.6, top_p=0.95：这些参数控制了模型生成内容的随机性和多样性，对于生成更自然的对话和思考过程非常有用。

当你运行这段代码后，你将会看到类似这样的输出：

{'reasoning_content': "Okay, the user asked, What is 2+2? Let me think. Well, 2 plus 2 equals 4. That's a basic.", 'content': '2 + 2 equals **4**.\\n', 'finish_reason': 'stop'}

你看，reasoning_content就是模型内部的“思考”过程：“用户问2加2是多少？让我想想。嗯，2加2等于4。这是个基础问题。”而content就是它最终给出的答案：“2 + 2 等于 4。”这正是“思维预算”机制在起作用，让你能洞察模型思考，同时又能控制最终输出。

风险前瞻与时效提醒：AI应用的两面镜子

老铁们，咱们在享受AI技术带来巨大便利的同时，也必须保持清醒的头脑，对潜在的风险和时效性有清晰的认知。就像咱们跨境出海，既要看到广阔的蓝海，也要警惕暗礁和风浪。

1. 风险与合规性（Compliance & Risk）：

数据安全与隐私：AI模型处理的数据，尤其是跨境业务中涉及的全球用户数据，必须严格遵守当地的法律法规，如欧盟的GDPR（《通用数据保护条例》）、美国加州的CCPA（《加州消费者隐私法案》），以及咱们国家的《个人信息保护法》。部署Nemotron Nano 2这样的模型时，务必确保数据传输、存储和处理的合规性，避免因数据泄露或滥用引发的法律风险和品牌声誉受损。
内容合规性：AI生成的内容，例如智能客服的回复、营销文案、产品描述等，必须符合目标市场的文化习俗、价值观和法律法规。避免生成带有歧视、偏见、不实或敏感政治信息的内容。这对于咱们“出海”企业来说，尤其重要，因为不同国家和地区的内容审查标准差异很大。
知识产权与版权：尽管Nemotron Nano 2是开放模型，但其训练数据源可能涉及版权问题。在使用模型生成内容时，应注意避免侵犯第三方知识产权，特别是在商业用途中。
模型偏见与公平性：任何AI模型都可能存在偏见，这取决于其训练数据的特性。在部署AI客服、招聘助手等应用时，要定期评估模型的输出，确保其决策的公平性、透明度和可解释性，避免在客户服务或决策中产生不公平对待。

2. 教程时效性说明（Timeliness of Tutorials）：

技术迭代速度：在2025年这个技术迭代飞快的时代，AI领域的发展更是日新月异。今天我们分享的Nemotron Nano 2 9B模型及其应用方法，虽然是当前业界领先的方案，但未来仍可能出现更先进、更高效的技术。因此，作为跨境专家和企业主，我们必须保持敏锐的学习能力和适应能力，持续关注英伟达及其他科技巨头的最新动向。
软件版本更新：教程中使用的vLLM库、openai库以及transformers库等，都会不断更新迭代。未来的版本可能会有API调整或新功能发布。因此，大家在实际部署时，务必查阅最新的官方文档，确保代码与当前版本兼容。
硬件演进：AI模型的性能发挥，离不开强大的硬件支持。随着英伟达等公司不断推出新的GPU产品，模型的部署和优化策略也可能随之调整。保持对新硬件的关注，有助于我们更好地利用AI技术。

总而言之，Nemotron Nano 2 9B模型为咱们跨境从业者带来了前所未有的机遇，它以卓越的准确性、高达6倍的吞吐量，以及通过“思维预算”节省高达60%推理成本的潜力，为咱们的智能客服、运营助理等AI应用提供了强劲的引擎。

英伟达也开放了许多额外的技术资料，包括后训练和预训练数据集，大家可以前往官方渠道深入了解，这对于有志于进一步优化或定制模型的开发者来说，无疑是巨大的宝藏。

老铁们，技术的浪潮滚滚向前，咱们中国企业要抓住机遇，勇立潮头！

要开始体验Nemotron Nano 9B V2模型，你有以下几种方式：