英伟达新模型上线! 4B推理狂飙53倍, 全新注意力架构超越Mamba 2
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【新智元导读】Jet-Nemotron是英伟达最新推出的小模型系列(2B/4B),由全华人团队打造。其核心创新在于提出后神经架构搜索(PostNAS)与新型线性注意力模块JetBlock,实现了从预训练Transformer出发的高效架构优化。相比Qwen3、Gemma3、Llama3.2等模型,Jet-Nemotron在数学、代码、常识、检索和长上下文等维度上准确率更高,同时在H100 GPU上推理吞吐量最高提升至53倍。
英伟达最近真的痴迷上「小模型」了。
刚刚,英伟达发布了一个全新的混合架构语言模型系列,Jet-Nemotron。
项目地址:https://github.com/NVlabs/Jet-Nemotron
Jet-Nemotron系列有Jet-Nemotron-2B和Jet-Nemotron-4B大小。
英伟达表示Jet-Nemotron系列「小模型」性能超越了Qwen3、Qwen2.5、Gemma3和 Llama3.2等当前最先进的开源全注意力语言模型。
同时实现了显著的效率提升,在H100 GPU上生成吞吐量最高可提升53.6倍。
在右上角的雷达图中,可以看到Jet-Nemotron简直就是六边形战士。
Jet-Nemotron-4B模型在六个维度MMLU-pro、Math、Retrieval、Commonsense、Code、Long几乎都拉满。
在预填充和解码阶段,Jet-Nemotron-2B在上下文越增加的情况下,相对Qwen 3-1.7B优势越夸张。
一句话总结就是同等硬件与评测设置下,Jet-Nemotron在长上下文的场景里,把吞吐做到了数量级提升(解码可达50倍提升)。
同时在常识/数学/代码/检索/长上下文等维度的准确率不降反升。
相较传统全注意力小模型又快又准。
看来,英伟达盯上了小模型Small Model这个领域。
上一周,他们刚刚发布了只有9B大小的NVIDIA Nemotron Nano 2模型。
在复杂推理基准测试中实现了和Qwen3-8B相当或更优的准确率,并且吞吐量最高可达其6倍。
今天就推出了更小的Jet系列,体量降到了2B和4B模型。
核心创新
Jet-Nemotron有两项核心创新。
后神经网络架构搜索(Post Neural Architecture Search,PostNAS),这是一个高效的训练后架构探索与适应流程,适用于任意预训练的Transformer模型;
JetBlock,一种新型线性注意力模块,其性能显著优于先前的设计,如Mamba2。
PostNAS:训练后架构探索与适配
与之前从头开始训练以探索新模型架构的方法不同,PostNAS在预训练的Transformer模型基础上进行构建。
同时支持对注意力块设计的灵活探索,从而大大降低了开发新语言模型架构的成本和风险。
PostNAS首先确定全注意力层的最佳放置位置,然后再搜索改进的注意力块设计。
PostNAS从一个已预训练的全注意力模型出发,并将MLP冻结。
随后对高效注意力块的设计进行由粗到细的搜索:
先确定全注意力层的最优放置位置,再选择最合适的线性注意力块或采用新的线性注意力块,最后搜索最优的架构超参数。
通过将PostNAS应用于基线模型后,在所有基准测试上都取得了显著的准确率提升。
在预训练的Transformer模型中,并非所有注意力层的贡献都是相同的。
PostNAS揭示了预训练Transformer模型中重要的注意力层。
KV缓存大小是影响长上下文和长生成吞吐量的最关键因素。
PostNAS硬件感知搜索能够发现一些架构,在保持相似生成吞吐量的同时,拥有更多参数并实现更高的准确性。
JetBlock: 一种具有SOTA准确率的新型线性注意力模块
通过PostNAS,引入了JetBlock:一种新颖的线性注意力模块,它将动态卷积与硬件感知架构搜索相结合,以增强线性注意力,在保持与先前设计相似的训练和推理吞吐量的同时,实现了显著的准确率提升。
下方使用完全相同的训练数据和训练方案,对Mamba2 Block与JetBlock进行了公平的对比。
性能
Jet-Nemotron-2B和Jet-Nemotron-4B在全面的基准测试中达到或超过了主流高效语言模型(例如Qwen3)的准确率。
同时运行速度明显更快——分别比Qwen3-1.7B-Base快21倍和47倍。

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