英伟达发布 300 亿参数 Nemotron 3 Large Telco 模型，并公开微调配方

英伟达在其官方博客发文，强调电信运营商正越来越多地把 AI 战略建立在开源模型之上。文章援引英伟达最新的《State of AI in Telecommunications》报告称，89% 的受访者认为开源模型与软件对其公司的 AI 战略很重要，并主张开源模型的价值不只是成本。

英伟达给出的理由有五点：以更低成本获得接近前沿的智能；支持运营商用网络、客户与行业数据做电信场景微调；提升对模型产物的可见度与可控性以满足合规与业务治理；可灵活部署在公有云、私有基础设施与边缘环境；以及让运营商能够托管并微调开源模型，向企业和政府客户提供本地化 AI 服务。

在这些开源基础模型中，英伟达重点介绍了 Nemotron 系列，称其提供面向智能体工作流的前沿推理能力与语音能力，并附带开放权重、训练数据和配方。SoftBank Corp. 被作为案例引用。

SoftBank Corp. 的 principal fellow 兼 SB Telecom America 高级副总裁 Rajeev Koodli 表示，开源模型让 SoftBank 能够在全球基础模型的进展之上，结合自身多年积累的网络知识与运营经验，并将其用于开发 SoftBank Large Telecom Model，持续推进网络运维、设计与整体管理等电信专用场景。

更具体的落地，是英伟达宣布了 300 亿参数的 Nemotron 3 Large Telco Model（LTM），由 AdaptKey 在开源电信数据集上微调，用于理解电信行业术语，并推理网络配置、客户事件分诊等电信运维流程，为运营商提供一个可用的开源基线。

为了让运营商用自己的运营数据继续定制 Nemotron 3 LTM 及其他开源模型，英伟达还公开了完整的微调配方，逐步讲解如何借助 NVIDIA NeMo 开源库，把开源模型适配到运营商自己的网络、客户与流程上。

把电信这类强监管、强运营属性的行业交给开源模型，是英伟达这一轮叙事的关键。运营商既想要前沿能力，又不愿把网络数据与运维逻辑交给闭源 API，开源权重加微调配方的组合，正好回应了这种取舍。

接下来值得关注的是，Nemotron 3 LTM 在真实网络运维中的准确率提升能否被第三方复现，以及有多少运营商会在自有基础设施上跟进微调，而不是继续采购托管服务。