NVIDIA Nemotron 3 Ultra 联手 LangChain 取得智能体基准领先，推理成本仅为闭源模型十分之一
2026/07/08 23:00阅读量 3
NVIDIA 与 LangChain 合作，通过调整 LangChain Deep Agents 的 harness 配置（而非重新训练模型），使 Nemotron 3 Ultra 在 Deep Agents 基准测试中取得开源模型最高精度，同时任务吞吐量和完成率优于顶级闭源模型，推理成本降低 90%。该优化成果已通过 LangChain 提供，并结合 NVIDIA NemoClaw 开放蓝图，支持企业定制、部署自有智能体堆栈。
事件概述
NVIDIA 宣布 LangChain 为其 Deep Agents 框架专门调优了 NVIDIA Nemotron 3 Ultra 模型，在 LangChain 的 Deep Agents 基准测试中，Nemotron 3 Ultra 取得开源模型最高准确率，同时完成任务更多、吞吐量更高，每次推理成本仅为主流闭源模型的十分之一。所有性能提升均来自对模型周围系统（系统提示、工具描述、中间件）的工程优化，无需重新训练模型。
核心信息
- 成本优势：相比顶级闭源模型，Nemotron 3 Ultra 在 Deep Agents 基准上的推理成本降低 10 倍，企业可以更频繁地运行评估、加速实验，并为更多业务场景构建专用智能体。
- 开放堆栈：优化后的配置已通过 LangChain 直接提供。NVIDIA 同时推出 NemoClaw for LangChain Deep Agents 开放蓝图，结合 Nemotron 3 Ultra、LangChain Deep Agents 代码和 NVIDIA OpenShell 安全运行时，企业可完全拥有并定制整个堆栈，在自有基础设施、云或治理框架下运行。
- 合作落地：Abridge、Amdocs、Box 正在将专用智能体嵌入其平台；EY 基于 NemoClaw 蓝图扩展 NVIDIA 实施能力，帮助客户定制、评估和治理高价值工作流中的智能体。
- 可用性：开发者可在 Baseten、Crusoe Cloud、DeepInfra、Fireworks、Nebius、Together AI 等平台上直接使用 Nemotron 3 Ultra，并通过 LangChain 获取调优后的 Deep Agents harness。
值得关注
LangChain CEO Harrison Chase 指出，构建更好智能体的关键是持续改进模型周围的系统，包括记忆、工具使用、评估和行为。此次合作证明了企业能够通过开放堆栈获得强性能，同时保持对智能体系统的控制权。相关优化已开源，开发者可立即用于生产。