SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC nemotron-ultra

Справочный стол для NVIDIA Nemotron 3 Ultra (550B-A55B) — архитектура, предварительное обучение NVFP4, SFT, MOPD (многоучительское обучение по стратегии), усиление MTP, квантование, вывод. Используйте, когда пользователь задает вопросы об Ultra, а не о создании конвейера.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Reference desk for NVIDIA Nemotron 3 Ultra (550B-A55B) — architecture,…»

Reference desk for NVIDIA Nemotron 3 Ultra (550B-A55B) — architecture, NVFP4 pretraining, SFT, MOPD (multi-teacher on-policy distillation), MTP boosting, quantization, inference. Use when the user asks facts about Ultra rather than building a pipeline.

Разбор skillemall

Справочник по архитектуре и обучению Nemotron 3 Ultra (550B) от NVIDIA: NVFP4-предобучение, SFT, многоучительская дистилляция MOPD, MTP-бустинг, квантизация. Ставится для ответов на вопросы о внутреннем устройстве модели, а не для сборки пайплайнов.

Грейд C при качестве 80 указывает на зазор в процессной части (63 балла). В файлах 20 штук, но скриптов нет — это справочник, не инструмент. Критических находок нет, среднего и низкого уровня — 15. Безопасность 85, так что фактов о модели можно доверять. Ставьте, если часто разбираетесь в документации Nemotron; если нужен рабочий код, ищите дальше.

NVIDIA-NeMo/Nemotron Agent Skills автор: NVIDIA-NeMo 20 файлов тело ≈ 1 773 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Справочный стол для NVIDIA Nemotron 3 Ultra (550B-A55B) — архитектура, предварительное обучение NVFP4, SFT, MOPD (многоучительское обучение по стратегии)…

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — 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
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
85
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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 · 15

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 15
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token context/quick-reference.md:90
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      - **Nemo…-v3**: 173B new GitHub tokens, cutoff Sept 30 2025
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token context/quick-reference.md:93
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      - **Moral-Scenarios**: Moral Stories + Social Chemistry; CoT via Qwen…507
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token paper/_overview.md:24
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      - "Released datasets named in intro: Nemo…-v3 (173B tokens, GitHub through Sept 30 2025), Nemo…-v1, Nemo….2."
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token paper/_overview.md:74
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      - Nemo…v3: 173B tokens of fresh GitHub code, cut-off Sept 30, 2025.
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token paper/_overview.md:75
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      - Nemo…v1: synthetic legal datasets; one ablation boosted a proxy LegalBench average from 64.6 to 74.7 (on Nemotron 3 Nano pretraining).
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token paper/data.md:13
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      - "Nemo…v3: 173B new tokens of GitHub source code, cut-off date September 30, 2025."
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token paper/data.md:37
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      | Nemo…-v3 (§2.3.1) | 173B new tokens of GitHub source code, cut-off Sept 30, 2025 | (refresh; no separate ablation reported) |
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token paper/data.md:40
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      | Nemotron-Pretraining-Moral-Scenarios (§2.3.4) | MC moral-scenario Q from Moral Stories (situations/norms) + Social Chemistry (actions); CoT version via Qwen…507 | (no separate m
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token paper/data.md:57
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      - Synthetic (all via Qwen…507 unless noted): Legal-Canadian-Case-Law-Outcome (CHRT/RPD/RAD/RLLR subsets), Legal-Definition-Classification (from Caselaw), Legal-Diversity-Jurisdict
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token paper/evaluation.md:48
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      # §2.6 Base Model Evaluations (Nemo…ase)
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token paper/evaluation.md:52
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      | Task | Metric | N3-U…ase | Deep…ase | Mist…512 | Kimi…ase | GLM-…ase |
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token paper/mopd/mtp-reasoning.md:22
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      - "MTP Boosting data: on-policy rollouts from the MOPD checkpoint, seed prompts from Nemo…-v2 (general) and Nemotron-RL-Super-Training-Blends (agentic); rollouts sampled with
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token paper/mopd/mtp-reasoning.md:55
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      | Seed prompts (general) | Nemo…-v2 |
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token paper/sft.md:30
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      - "Software issue resolution: synthetic GitHub-issue trajectories from Mini…2.5 (thinking) and Qwen…uct (non-thinking), captured with OpenHands, SWE-agent, Mini-SWE-agent, Op
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token paper/sft.md:87
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      | Software Issue Resolution | Synthetic GitHub-issue trajectories; Mini…2.5 (thinking) + Qwen…uct (non-thinking); heuristic-analyzer filtered |

    Просканировано файлов: 20. 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 63/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 50
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1773 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 252 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 50 пунктов

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