엔비디아(NVIDIA) 오픈소스 모델 네모트론 3 울트라(Nemotron 3 Ultra)가 랭체인(LangChain)의 공개 딥 에이전트 벤치마크에서 오픈 모델 중 최고 정확도를 기록했다. 엔비디아에 따르면 이 모델은 선도적인 폐쇄형 모델들과 비교해 더 높은 처리량으로 더 많은 과제를 완수했고, 비즈니스 과제에서는 최상위 폐쇄형 모델과 대등한 성능을 달성했다. 주목할 점은 이 성과가 모델 재학습 없이 이뤄졌다는 것이다. 엔비디아는 “모든 개선이 모델 자체가 아니라 모델을 둘러싼 환경을 설계한 데서 나왔다”고 설명했다.
비용 효율도 두드러진다. 네모트론 3 울트라는 선도 폐쇄형 모델 대비 실행당 추론 비용을 10분의 1 수준으로 낮췄다. 성능은 최상위권에 근접하면서도 운영 비용을 크게 줄인 셈으로, 대규모 에이전트 워크로드를 자체 인프라에서 돌리려는 기업에 유리한 조합이다. 개선은 랭체인 팀이 딥 에이전트의 실행 추적을 분석해 성능 격차를 찾아낸 뒤, 시스템 프롬프트와 도구 설명, 미들웨어를 조정하는 방식으로 이뤄졌다. 기반 모델은 손대지 않고 주변 하니스만 다듬은 것이다.
엔비디아는 이를 뒷받침하는 오픈 스택도 함께 제시했다. ‘랭체인 딥 에이전트용 네모클로(NemoClaw)’는 네모트론 3 울트라에 맞춰 튜닝한 랭체인 딥 에이전트 코드와 보안 런타임인 엔비디아 오픈셸(OpenShell)을 결합한 오픈 참조 청사진이다. 이를 통해 기업은 전체 스택을 끝단까지 직접 소유하고, 자체 인프라와 거버넌스 위에서 운영할 수 있다. 앞서 엔비디아가 선보인 네모트론-랩스 계열 오픈 모델과 마찬가지로, 개방형 생태계를 무기로 폐쇄형 모델에 맞서는 전략이 이어지고 있다.
기업 도입도 확산되고 있다. 애브리지(Abridge), 암독스(Amdocs), 박스(Box)가 특화 에이전트를 통합하고 있으며, EY는 네모클로 청사진에 대한 구현 지원을 확대하고 있다. 튜닝된 딥 에이전트 하니스와 네모클로 청사진은 현재 이용 가능하며, 개발자는 베이스텐, 크루소 클라우드, 딥인프라, 파이어웍스, 네비우스, 투게더 AI 등 여러 호스팅 플랫폼을 통해 네모트론 3 울트라에 접근할 수 있다. 재학습 없이 하니스 엔지니어링만으로 프런티어급 성능에 근접했다는 점에서, 이번 결과는 오픈 모델의 실전 경쟁력을 끌어올리는 방법론으로 주목된다.
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