Nemotron 3 Ultra лучше других открытых моделей проектирует микросхемы и тратит меньше токенов
В агенте ACE-RTL модель NVIDIA Nemotron 3 Ultra решила в среднем 97,1% задач бенчмарка CVDP по проектированию микросхем. Это больше, чем у GLM 5.2 и Kimi K2.6, а токенов на один шаг модель тратит заметно меньше обеих.
Открытая модель NVIDIA Nemotron 3 Ultra лучше двух сильных китайских конкурентов пишет и отлаживает описание микросхем на уровне регистровых передач. Токенов она при этом тратит меньше. Такие результаты компания опубликовала в блоге для разработчиков.
Проверка шла на бенчмарке CVDP. В нём собраны задачи, близкие к работе инженера: написать модуль по спецификации, доработать чужой код, найти ошибку, составить тесты. Модель не просто отвечала на запрос, а работала внутри агента ACE-RTL. Одна его часть пишет код, вторая разбирает, почему он не прошёл симуляцию, третья решает, какой опыт прошлых попыток взять в следующий заход. Код агента NVIDIA выложила на GitHub.
Агент поменяли местами только модели, всё остальное оставили прежним. По девяти категориям задач Nemotron 3 Ultra в среднем решила 97,1%, Kimi K2.6 — 95,2%, GLM 5.2 — 92,1%. На одну итерацию Nemotron тратила около 6 600 токенов, GLM 5.2 — около 9 200, Kimi K2.6 — почти 22 600. Без агента все три модели справляются заметно хуже. В одном из сравнений GLM 5.2 решала 44% задач, а в связке с ACE-RTL — 94,3%.
Nemotron 3 Ultra — модель на 550 млрд параметров, из которых при ответе работают 55 млрд. Она сочетает слои Mamba с обычным механизмом внимания и держит контекст до миллиона токенов. Для агента это важно: за несколько попыток в контекст попадают спецификация, код, вывод симулятора и прошлые исправления. По словам NVIDIA, архитектура даёт до пяти раз большую пропускную способность и на 30% меньшие затраты, чем у других открытых моделей.
Натаскивали модель на синтетических данных. Открытые модели брали качественные проекты из публичных репозиториев и превращали их в учебные задачи. Одни задачи требовали написать код по описанию. В других нужно было дописать упрощённую версию модуля. В третьи специально вносили типичные ошибки, например неверные переходы конечного автомата, а модель должна была их найти и исправить.
Модель уже встроили в агентные инструменты для проектирования чипов у Cadence, Siemens и Synopsys. Стоит помнить, что все сравнения провела сама NVIDIA на агенте из собственной статьи.