OmniTools 7月15日消息，英伟达官方博客7月14日发布Nemotron Labs系列文章，阐述开源大模型（如Nemotron系列）如何助力企业与国家构建可信任、可控制、可定制的AI系统。文章指出，相较于闭源模型，开源模型允许企业完全访问模型权重、进行私有数据微调、开展内部评估，并建立适配自身业务流程的强化学习环境。
多家机构已基于Nemotron开展领域适配：Abridge正开发面向临床对话的基础模型；Glean推出结合Nemotron与闭源大模型的低延迟企业搜索模型Waldo；H公司通过后训练Nemotron 3 Nano Omni，在OSWorld-Verified基准测试中达成超76%准确率；Harvey在法律任务上以至少10倍成本优势达到前沿闭源模型精度；YTL AI Labs则针对马来语完成本地化后训练。
英伟达强调，定制化不仅提升任务准确率，还可显著降低推理成本——Arcee AI在Blackwell平台上后训练Nemotron，实现约90美分/百万输出token的推理成本，约为同类闭源前沿模型的1/20。NVIDIA NeMo工具套件及合作伙伴（如Prime Intellect、Unsloth、LangChain）正加速开源模型的定制、优化与规模化部署。
