NVIDIAのオープンソースAI「AI-Q」がHugging Faceのベンチマークで首位獲得、Llama Nemotronモデルを活用
Measuring Open-Source Llama Nemotron Models on DeepResearch Bench
NVIDIAのオープンソースAIエージェント「AI-Q」が、Hugging FaceのDeepResearch Benchにおける「LLM with Search」カテゴリで首位を獲得した。AI-Qは、MetaのLlama 3.3-70B Instructと、NVIDIAが開発したLlama-3.3-Nemotron-Super-49B-v1.5を統合し、長文コンテキストの検索、エージェント推論、合成能力を強化している。特にNemotron-Super-49B-v1.5は、ニューラルアーキテクチャ探索(NAS)や知識蒸留などの技術を用いて最適化され、推論能力と効率性を両立させている。AI-Qは、NVIDIA NeMo RetrieverとNeMo Agentツールキットも活用し、プライバシーやコンプライアンスが求められるオンプレミス環境での低遅延デプロイに適している。Nemotron Superモデルは、エージェント推論に特化した後学習が施されており、システムプロンプトによる推論ON/OFF切り替えが可能。49Bパラメータで128Kトークンのコンテキストウィンドウを持ち、H100 GPUまたはそれ以下のGPUで動作可能。DeepResearch Benchでは、100以上の長文コンテキストを要する実世界の研究タスクで評価され、AI-Qは2025年8月時点で40.52点を記録し、オープンライセンスのスタックとして最高位につけている。Llama-3.3-Nemotron-Super-49B-v1.5とLlama 3.3-70B InstructはHugging Faceで利用可能。
- NVIDIAのオープンソースAIエージェント「AI-Q」がHugging FaceのDeepResearch Benchで首位を獲得した
- NVIDIAがLlama-3.3-Nemotron-Super-49B-v1.5をHugging Faceで公開した
NVIDIAがオープンソースAIエージェント「AI-Q」でHugging Faceベンチマーク首位を獲得したことは、NVIDIAがハードウェアだけでなくソフトウェア・AIモデル領域でも競争力を持つことを示す。特にNemotronシリーズはエージェント推論に特化した後学習が施されており、オンプレミス環境での低遅延デプロイを可能にする点で、企業向けAI導入の需要を取り込むポテンシャルがある。GPU販売とのシナジーも期待される。