英伟达新AI模型宣称速度提升4倍，六位背书者中有一位也是其投资者_新闻

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英伟达新AI模型宣称速度提升4倍，六位背书者中有一位也是其投资者

2026-08-12 04:51:50

英伟达发布Nemotron 3.5 Lightning：第三方测试部分验证其性能与成本主张

英伟达于8月11日发布Nemotron 3.5 Lightning，这是一款拥有300亿参数的开源权重模型。公司声称，该模型运行速度比同等规模模型快四倍，并将完成一项智能体任务的成本降至Anthropic旗下Opus 4.8独自运行成本的约三分之一。这一说法目前已有部分得到独立验证，其余部分仍仅基于英伟达的单方面陈述。

为何重要

这与英伟达7月推出的策略如出一辙——当时公司联合LangChain为Nemotron 3 Ultra发起了近乎相同的成本与速度宣传，声称在合作方背书下可削减74%的成本。除非有第三方先行验证，否则企业在决定AI基础设施时，只能依赖供应商提供的效率数据。

外部测试的实际发现

独立基准测试套件提供商Artificial Analysis（其测试不依赖英伟达）对Nemotron 3.5 Lightning进行了评估：在智能指数上得分为24，比早前的Nemotron 3 Nano高出9分，与OpenAI的gpt-oss-120b（模型规模约为其四倍）大致持平。在DeepInfra提供的预发布端点上，Artificial Analysis测得其中位输出速度接近每秒670个token，快于当前同等规模模型的典型服务速度。

此外，Ramp Labs将英伟达的新路由工具NeMo Switchyard应用于其内部编程基准Ramp SWE-Bench，并表示使用路由的智能体在实现与单一模型相当性能的同时，降低了成本和运行时间。Ramp Labs自身的博文并未给出具体削减幅度，而英伟达的博客则称Ramp实现了58%的成本削减和33%的运行时间削减——Ramp自身并未重复这些数字。

哪些仍仅为英伟达的单方说法

同一篇博客还列出了其他四个合作方的成果：Boomi实现了100%的路由准确率，并将59%的流量导向其声称运行速度快五倍的微调模型；Classmethod实现了27%的成本削减；LangChain实现了74%的成本削减，但准确率有6%的折损；CodeRabbit和Harvey则针对代码审查和法律工作定制了模型。截至本文撰写时，这四家均未公开发布与上述具体数字相符的自身版本。Harvey曾公开表示与AI初创公司Trajectory合作训练过早期的Nemotron模型（Super和Ultra），但未发现任何与Lightning相关的工作。

英伟达的主张与独立验证情况对比

六家验证方中有一家为投资对象

Lila Sciences在英伟达的发布中被提及改进了Lightning在科学任务中的推理能力。根据Lila自身的公告，其3.5亿美元A轮融资部分来自英伟达的风险投资部门NVentures。但英伟达的发布稿并未提及这层关系。

英伟达自身文档披露的信息多于发布公告

随Lightning一同发布的模型卡片显示，其基准得分“由英伟达在一致测试框架下测量”，且“可能与其他供应商自行报告的数值不同”。该卡片还描述了Lightning的架构为Mamba-2、混合专家模型和注意力层的混合体，比英伟达在社交媒体帖子中使用的“MoE模型”表述更为具体。此外，卡片披露，部分由其他AI系统（包括OpenAI的gpt-oss-120b）生成的合成训练数据带有政治和民族主义倾向，英伟达称已将其过滤；且在出现人口统计术语的子集中，训练数据偏向于男性和白人编码的指代。

英伟达此前曾因加密货币相关披露问题面临审查。一起联邦股东集体诉讼指控公司隐瞒了2017年至2018年间与加密货币挖矿相关的超过10亿美元GPU销售，该案已被允许继续审理并进入庭审阶段。此案与本次发布无关，但反映了英伟达在信息披露方面的一贯模式。

对Lightning及其声称的竞争对手进行全面的第三方对比，将能解决大部分悬而未决的问题。同样，若Boomi、Classmethod、CodeRabbit或Harvey确认各自被引用的具体数字，以及NeMo Switchyard（当前在GitHub上仍标注为0.1.0版本和alpha状态）能在英伟达所假定的生产规模下稳定运行，也能提供有力证据。

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