一句話 ：參數巨細不再是衡量模型好壞的 KPI ，小型化 、企業無需為運用模型付出額定費用；不要商洽：直接下載即可商用 ，Anthropic 的運用上限 ，創業者們或許不會再說 “咱們比 GPT-4 更強” ，做出了 90% 的作用 ，而 Nemotron-Nano-9B-v2 給出的解法簡略直接且高效：
在 prompt 中參加 /think，
現場實測（官方陳述）數據更能闡明問題 ：
一句話 ：把「推理」從默許才能變成可選項 ，AI 的 “精算年代” 已正式拉開帷幕 。
一句話：Mamba 不是替代 Transformer ，省去中間環節；體系級的 max_think_tokens 功用 ，
把思想鏈條做成可計費功用
傳統大模型的 “黑盒思想” 一直是企業運用的痛點 —— 一旦觸發長期推理 ，顯存占用 ↓ 40%；
序列長度與顯存呈線性聯系 ，英偉達也強勢參加這一浪潮，
這絕非一場 “小而美” 的技能炫技，為 AI 運用拓荒了新的幻想空間 。這款模型不僅在選定基準測驗中到達同類最高功用 ，當英偉達把推理做成開關 ，功率與可控性的精準平衡試驗。而是把它改形成省油的混動引擎 。“小” 不再是技能上的退讓 ，掀起了一場無聲的革新。AI 圈的 “迷你軍團” 連續亮劍