輝達執行長黃仁勳在 6 月 1 日的 Computex 台北主題演講中，發表了該公司最強大的開源 AI 模型 Nemotron 3 Ultra。但跑分結果顯示，它仍落後於中國競爭對手。
Nemotron 3 Ultra 是一款 5500 億參數的開源模型，在第三方機構 Artificial Analysis 的智慧指數中獲得 48 分，而今年 4 月發布的中國模型 Kimi K2.6 則獲得 54 分。
美國最強的開源牌，依然未能觸及中國的天花板。
黃仁勳端出了什麼
先看硬體規格，這款模型的確是輝達開源產品中最能打的：
- 5500 億總參數，激活 550 億——MoE 架構，每次推理只使用其中一小部分
- 100 萬 token 上下文
- 每秒輸出超過 300 個 token，速度極快
- 號稱比同級競爭對手 便宜 30%、推理 快 5 倍
架構上是混合設計：Mamba-2 層 + Transformer 注意力機制 + MoE 路由 + 多 token 預測。簡單來說，就是將過去兩年來加速和降低成本的方法整合在一起，目標只有一個——在相同智慧水準下，跑得更快、更省成本。
該模型將於 6 月 4 日上架，可在 HuggingFace、ModelScope、OpenRouter 下載和調整，build.nvidia.com 上還提供 NIM 微服務封裝。
跑分表一覽
輝達在台上將 Ultra 與多個模型進行比較，但根據第三方智慧指數排名，結果如下：
| 模型 | 開發商 | 智慧指數 |
|---|---|---|
| Kimi K2.6 | Moonshot（中國） | 54 |
| Nemotron 3 Ultra | 輝達（美國） | 48 |
| Gemma 4 31B | 39 | |
| Nemotron 3 Super | 輝達 | 36 |
| GPT-OSS-120B | OpenAI | 33 |
這張表中 最強的開源模型來自中國，而且不是險勝——54 對 48，整整差了 6 分。Kimi K2.6 於 4 月發布，目前在全球所有模型（含閉源）中排名第四。
輝達拿得出手的兩張開源牌分別是 48 分和 36 分；OpenAI 的 GPT-OSS-120B 則以 33 分墊底。
美國開源為何落到這步田地
這個問題不在於單一分數，而在於背後的格局。
中國方面，DeepSeek、Moonshot、阿里巴巴、智譜 AI 接連將旗艦級能力直接開源釋出，任何人都能下載和執行。美國方面則相反——最強大的模型全鎖在付費牆後面，GPT-5.5、Claude、Gemini 等頂級模型，開源社群一個都碰不到；開放出來的往往是降級版本。
結果就是：在開源智慧的天花板上，中國實驗室一路領先，美國在後追趕。
輝達顯然不願接受這個現實。它投入了 260 億美元 推動開源計畫，Nemotron 全系列甚至連訓練數據都對外公開，擺明要重新確立「美國開源也能打」的地位。Ultra 這次衝到 48 分，已是這套策略目前的最佳成績。
但 48 分仍未達到 54 分。
結語
將晶片賣給全世界訓練模型的輝達，親自下場做開源模型，本身就是一個有趣的訊號——它不想只當賣鏟子的人，也希望在模型層擁有話語權。
只是這一仗的對手，恰好是使用受限晶片、卻能在開源跑分上壓它一頭的中國團隊。
輝達要追上那 6 分，需要多久？這個故事，下一個版本號見分曉。
參考來源：Nvidia Releases Its Best Open AI Model Yet—But Still Lags Behind China（Decrypt）；Nemotron 3 Ultra announced: high-speed, leading US open weights intelligence（Artificial Analysis）；CocoLoop；Nvidia CEO Jensen Huang launches Nemotron 3 Ultra AI model at Computex 2026（Crypto Briefing）；NVIDIA Computex 2026: Complete Recap（explainx.ai）