英伟达发布 Nemotron 3 Embed 系列 AI 模型，8B 版斩获 RTEB 榜首

东苑

英伟达昨日（7 月 17 日）发布博文，宣布开源推出 Nemotron 3 Embed 系列模型，主要面向 AI 智能体和检索增强生成（RAG）场景。

该系列以开放权重形式发布，支持商业使用，目前已通过 Hugging Face 与 NVIDIA NIM 免费提供。

Nemotron 3 Embed 配备 32K 上下文窗口，可执行高精度检索。NVIDIA 称，这一设计可减少 AI 智能体重复检索，压低不必要的推理触发频率，并显著降低 Token 消耗量。

英伟达针对不同部署环境，同步公开微调和蒸馏版本，覆盖精度优先、成本与时延优先，以及针对特定 GPU 架构优化的使用需求，推出 3 个模型版本：

Nemotron-3-Embed-8B-BF16 模型为系列为最高规格版本，参数规模为 80 亿。英伟达称，该模型适合对精度要求较高、且伴随较高风险的企业业务场景。该模型基于 Ministral-3-8B-Instruct-2512 构建。

Nemotron-3-Embed-1B-BF16 为高效率版本，参数规模为 11.4 亿。NVIDIA 称，该模型适合重视时延与成本的部署环境。该模型由基于 Ministral-3-3B-Instruct-2512 的父模型蒸馏得到。

Nemotron-3-Embed-1B-NVFP4 则是在高效率版基础上，面向 Blackwell 架构 GPU 优化的版本。原文称，借助 NVFP4，该模型在维持与高效率版相同检索精度的同时，可进一步降低内存占用，并将吞吐量最高提升至 2 倍。

性能方面，Nemotron-3-Embed-8B-BF16 在 RTEB 跑分上斩获第一，得分 78.5%，在 MMTEB 检索中得分 75.5%。

IT之家注：RTEB（Retrieval Embedding Benchmark，检索嵌入基准）是由 Hugging Face 团队及 MTEB（海量文本嵌入基准）社区推出的新型检索与嵌入模型评估标准。它专为评估大模型在真实场景（如 RAG 系统和智能体）中的实际检索质量而设计。

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