NVIDIA lancia OpenReasoning-Nemotron: modelli leggeri per il ragionamento avanzato | Large language models | Chatgpt download | Chat gpt in italiano | Turtles AI

OpenReasoning‑Nemotron porta modelli di ragionamento avanzato da 1,5 B, 7 B, 14 B e 32 B parametri, derivati da DeepSeek R1‑0528. Grazie a 5 M di soluzioni generate e supervisionate tramite NeMo Skills, offrono prestazioni elevate in matematica, scienza e codice, scaricabili da Hugging Face.

Punti chiave:

• Modelli distillati da DeepSeek R1‑0528 (671 B parametri) tramite fine‑tuning supervisionato
• Quattro varianti leggere Qwen‑2.5: 1,5 B, 7 B, 14 B, 32 B, eseguibili su GPU da gaming 
• Benchmark: 32 B raggiunge AIME24=89,2; HMMT Feb 2025=73,8; la 1,5 B ottiene rispettivamente 55,5 e 31,5 
• Modalità “heavy” GenSelect genera risposte multiple e sceglie la migliore, migliorando ulteriormente i risultati 

NVIDIA ha rilasciato OpenReasoning‑Nemotron, una linea di modelli snelli ma avanzati di ragionamento, distillati dal colossale DeepSeek R1‑0528; quattro varianti (1,5B–32B parametri) basate su architettura Qwen‑2.5 che trasferiscono competenze matematiche, scientifiche e di programmazione grazie a 5 milioni di esempi generati e raffinati esclusivamente con apprendimento supervisionato, senza ricorrere all’apprendimento per rinforzo. I modelli rendono possibile sperimentare ragionamenti avanzati su hardware non specialistico come una GPU da gaming, riducendo sensibilmente i costi di GPU e cloud e permettendo l’adozione locale da parte di appassionati e ricercatori indipendenti. Tra i risultati più notevoli, la variante da 32 B raggiunge un punteggio di 89,2 su AIME24 e 73,8 sull’HMMT di febbraio 2025, mentre l’edizione da 1,5 B ottiene un solido 55,5 e 31,5 nei medesimi test. Per spingere ulteriormente le prestazioni, NVIDIA ha introdotto la modalità GenSelect, che esegue generazioni parallele e seleziona la migliore soluzione, portando la versione 32 B a superare o competere con le migliori alternative (come O3‑High di OpenAI) nei benchmark di matematica e codice. In alto livello, la pipeline NeMo Skills ha garantito qualità e rigore attraverso filtri come validazione delle soluzioni, decontaminazione dei benchmark e rifinitura supervised, rendendo disponibile la metodologia open‑source e i checkpoint su Hugging Face per tutti. I checkpoint – 1,5B, 7B, 14B, 32B – saranno scaricabili da Hugging Face, offrendo una base robusta per sperimentare ragionamento avanzato, RLHF o personalizzazione su compiti mirati, grazie a un’architettura pronta per usi locali e ricerca. Il progetto conferma la volontà di NVIDIA di fornire strumenti tecnici avanzati, decentralizzati, efficienti ed economicamente accessibili.

Una base tecnica aperta che apre strade a innovazioni future nel ragionamento su larga scala, anche su hardware domestico.