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Nemotron-3-Embed 发布多模型权重量化版

Meta 团队发布 Nemotron-3-Embed embedding 模型，提供 8B、1B BF16 与 1B NVFP4 三种部署版本。8B 模型在 RTEB 数据集上获得 78.46 NDCG@10 的最高排名，1B 模型较前代下降 27% 的检索误差，NVFP4 版本保持 99% 步幅检...

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一句话判断

该多版本量化方案在检索精度与吞吐量之间提供具体折衷，可直接用于生产 RAG 与代码检索场景。

核心信息

Meta 团队发布 Nemotron-3-Embed embedding 模型，提供 8B、1B BF16 与 1B NVFP4 三种部署版本。8B 模型在 RTEB 数据集上获得 78.46 NDCG@10 的最高排名，1B 模型较前代下降 27% 的检索误差，NVFP4 版本保持 99% 步幅检索精度且吞吐量提升 2 倍；三个版本均支持 32K 上下文、多语言检索及代码检索，并公开权重、数据集与训练流程。许可为 OpenMDW 1.1。

原始内容

Meet Nemotron-3-Embed: open-weight embeddings for RAG, search, code retrieval, and agent memory. 🔎 🤖 https://t.co/1PsgyP7EIU Three deployment options: 8B for maximum quality, 1B BF16 for balance, and 1B NVFP4 for higher throughput. 🏆 The 8B model ranks #1 on RTEB with 78.46 NDCG@10, while the 1B model reduces retrieval error by 27% over its predecessor. ⚡ The NVFP4 version retains over 99% of BF16 retrieval accuracy with up to 2× higher throughput. All three support 32K context, multilingual retrieval, and code. Open weights, datasets, and training recipes. License: OpenMDW 1.1. ![photo](https://pbs.twimg.com/media/HNvaj4yXsAAS_7_.jpg)

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