Nemotron 3通过在常规注意力层与Mamba-2状态空间层之间交替排列来提升长上下文效率——随着越来越多的LLM被接入需要处理更长上下文的agent harness(智能体框架),这已成为2026年的核心优先事项。

Raschka解释道,Nemotron 3之所以采用混合的attention/Mamba-2设计,是因为如今LLM越来越多地被接入需要更长上下文的agent harness(智能体框架),长上下文效率已变得至关重要。 ✦ AI 生成 · 平台预翻

Sebastian Raschka · Ahead of AI · 2026-06-06 · English original →

Nemotron 3有意思的一点在于它的混合架构设计,也就是在常规注意力层和Mamba-2(状态空间模型)层之间交替排列,从而在长上下文场景下更高效。2026年,长上下文效率才是王道,因为越来越多的LLM被接入agent harnesses(智能体框架,如OpenClaw等),而这需要处理越来越长的上下文。

One of the interesting aspects of Nemotron 3 is its hybrid-architecture design, meaning that it alternates between regular attention layers and Mamba-2 (state space model) layers to be more efficient at long contexts. In 2026, long-context efficiency is king as more and more LLMs get plugged into agent harnesses (OpenClaw etc.), which requires working with longer and longer contexts.

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