SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CB nemotron-lightning35

Справочный стол для NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning (30B-A3B), гибридной Mamba-Transformer MoE с MTP, созданной из Nano 3 Base путем дистилляции из Super 3 Base, одноэтапного текстового SFT, RLVR, усиления MTP и квантования W4A16 NVFP4. Используйте, когда пользователь задает вопросы о Lightning 3.5, а не о создании конвейера.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Reference desk for NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning (30B-A3B), a hybrid M…»

Reference desk for NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning (30B-A3B), a hybrid Mamba-Transformer MoE with MTP built from Nano 3 Base by distillation from Super 3 Base, single-stage text SFT, RLVR, MTP boosting, and W4A16 NVFP4 quantization. Use when the user asks facts about Lightning 3.5 rather than building a pipeline.

Разбор skillemall

Справочник по Nemotron 3.5 Lightning от NVIDIA — гибридной 30-миллиардной модели с Mamba, Transformer и MoE. Скилл обещает быть источником фактов о её архитектуре, дистилляции и квантизации. В файлах 21 штука, но скриптов нет; токенов в описании 1593. Проверки нашли 10 замечаний среднего и низкого уровня, критических нет. Оценки: безопасность 90, качество 80, процесс 68. На песочнице и моделях не запускалось.

Скилл работает как справка, а не как инструмент для сборки пайплайнов. Если нужны факты о Lightning 3.5 — поможет. Если хотите её запустить или встроить — ищите дальше. Ставить можно, если вопросы именно про эту модель.

NVIDIA-NeMo/Nemotron Agent Skills автор: NVIDIA-NeMo 21 файл тело ≈ 1 593 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Справочный стол для NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning (30B-A3B), гибридной Mamba-Transformer MoE с MTP, созданной из Nano 3 Base путем дистилляции из Super 3…

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
90
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 10

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 10
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token paper/data.md:23
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      - "Repo open-data blend (data_blend_raw.json): 23 subsets, all weight 1.0, from Nemo…-v1, Nemo…-v2, Nemo…2.1, Nemo…-v1; tokenized with the Lightning
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token paper/data.md:48
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      Context: the report built a synthetic Indic corpus (Nemo…v1: about 2.83T generated tokens across 22 Indian languages and 34 language-script configurations, translated mostly from
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token paper/mtp.md:22
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      - "§3.7 boosting recipe (stated generally, then detailed for Super): hidden-state mixing plus a knowledge-distillation loss with the frozen backbone as teacher, the LK loss (Samarin et al., 2026) in p
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token paper/mtp.md:67
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      Nemo…-v2 + Nemotron-RL-Super-Training-Blends seeds) and the "Training
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token paper/quantization.md:144
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      | QAD data | public blend of 13 tokenized Nemotron datasets (top weights: Pret…-v1 General 20, SFT-Math-v3 17, SFT-…-v2 python 15) |
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token paper/sft.md:22
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      - "Repo recipe open data: 12 blend entries from Nemo…-v1 (chat_if, structured_outputs), Nemo…-v1 (lean), Nemo…-v1, Nemo…-v1 (interactive_
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token paper/sft.md:79
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      Open data blend in the repo config (12 entries): Nemo…-v1 (chat_if,
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token paper/sft.md:81
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      (interactive_agent, tool_calling), and Nemo…-v1 (C++, Python, InfiniByte parts
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token recipes/stage0_pretrain.md:23
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      | `config/data_prep/data_blend_raw.json` | open pretraining blend: Nemo…-v2, Nemo…2.1, Nemo…-v1, Nemo…-v1 (plus `_small` / `_large` variants) |
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token recipes/stage1_sft.md:23
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      | `config/data_prep/data_blend_raw.json` | open SFT blend: Nemo…-v1, Nemo…-v1, Nemo…-v1, Nemo…-v1, Nemo…-v1 |

    Просканировано файлов: 21. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 34
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1593 токенов

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 312 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.