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Holotron-12B：基於 Nemotron 的混合 SSM＋注意力，提升代理型多模態吞吐與穩定性
研究團隊推出Holotron-12B，基於NVIDIANemotron後訓，定位為電腦使用代理的生產化部署。模型結合混合狀態空間模型與注意力機制，藉由降低KV快取記憶體與線性化序列處理，擴展多影像與長上下文推論效率。基準測試顯示推論吞吐與代理任務表現更顯著提升。
Nemotron
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Holotron‑12B：以 Nemotron 混合 SSM‑Attention 提升代理長序列推論吞吐量
2026年H Company發表Holotron‑12B，採用Nemotron混合SSM與Attention架構，專為電腦使用代理優化。透過SSM減少記憶體使用並提高推論吞吐，實驗在高併發代理負載上展現明顯效能領先，對企業部署與資料產線具吸引力。
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Holotron-12B：以 Nemotron 為基礎結合混合 SSM 提升多模態電腦使用代理吞吐與長序列處理
HCompany發布Holotron-12B，基於NVIDIANemotron混合SSM與注意力機制微調以處理長上下文與多影像互動場景；在單顆H100配合vLLM優化下，推理吞吐量與記憶體效率明顯提升，對高併發代理任務與企業化部署具實務吸引力。
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Holotron-12B：基於 Nemotron 的混合 SSM-注意力架構，實現伺服端高吞吐多模態代理
H Company 推出 Holotron-12B，一款以 NVIDIA Nemotron 系列為基礎、針對電腦使用代理任務優化的多模態模型。團隊採用混合狀態空間模型（SSM）與注意力機制的 Nemotron 架構，重點在於長序列推理的記憶體效率與高併發伺服能力。
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在 Nemotron（LoRA 微調）上部署推測解碼：以 EAGLE3 + vLLM 加速商務代理推理
大型語言模型在電商生產環境需在模型判斷力與延遲SLA間取得平衡。本文把訓練好的Nemotron商務小型語言模型與一種無需再訓練的草稿模型推測解碼策略EAGLE3結合，透過vLLM在同一套H100硬體上實驗，重點衡量吞吐、延遲與品質保存。