El 18 de agosto de 2025 NVIDIA presentó oficialmente el Nemotron-Nano-9B-v2, un modelo de lenguaje de 9.000 millones de parámetros que está marcando tendencia en el campo de la inteligencia artificial. Su arquitectura híbrida combina Mamba-2 y capas MLP con tan solo cuatro capas de atención, logrando un equilibrio entre velocidad y precisión especialmente en tareas de razonamiento complejo.
Uno de sus puntos más destacados es la capacidad de manejar contextos de hasta 128.000 tokens en un único GPU NVIDIA A10G, lo que lo convierte en una opción potente incluso en entornos con recursos limitados. Este avance ofrece a investigadores y empresas la posibilidad de integrar IA de alto nivel sin necesidad de grandes infraestructuras.
Rendimiento sobresaliente en benchmarks
En comparativas directas con modelos similares como Qwen3-8B, el Nemotron-Nano-9B-v2 muestra mejoras significativas en tareas de razonamiento matemático, comprensión de instrucciones y generación de código:
- AIME25: 72,1 % (vs. 69,3 %)
- MATH500: 97,8 % (vs. 96,3 %)
- GPQA: 64,0 % (vs. 59,6 %)
- LiveCodeBench (LCB): 71,1 % (vs. 59,5 %)
- IFEval (Instruction Following): 90,3 % (vs. 89,4 %)
Además, la optimización de su arquitectura le permite alcanzar entre 3× y 6× mayor rendimiento en generación de razonamientos largos, lo que refuerza su utilidad en aplicaciones prácticas donde la latencia es crítica.
Control de razonamiento flexible
El modelo introduce una función novedosa: el control del “presupuesto de pensamiento”. Esto significa que los usuarios pueden decidir cuánto tiempo y cuántos tokens dedicará el modelo a razonar antes de emitir una respuesta. Asimismo, incluye comandos como /think o /no_think para activar o desactivar la generación de cadenas de razonamiento internas, lo que aporta un nivel de control inédito en modelos de su categoría.
Entrenamiento y disponibilidad
El Nemotron-Nano-9B-v2 deriva de un modelo base de 12B parámetros entrenado sobre 20 billones de tokens utilizando precisión FP8. NVIDIA aplicó técnicas avanzadas de pruning, distillation y Minitron, consiguiendo un modelo más ligero sin sacrificar capacidad.
Lo más interesante para la comunidad es que NVIDIA ha liberado tanto los checkpoints del modelo como gran parte de los datasets de entrenamiento y ajuste fino en Hugging Face, lo que abre la puerta a la investigación abierta y a la personalización por parte de empresas y desarrolladores.
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