Nemotron 3をローカル・クラウドGPUで動かす方法｜インストールから使い方までゼロから解説！

2025年12月15日、NVIDIAはオープンソースのLLMモデル 「Nemotron 3」を公開しました。

Nemotron 3は、Nano・Super・Ultraという3つのデータサイズで提供される大規模言語モデル群です。いずれのモデルも、オープンに提供されることを前提として開発されている点が特徴です。

この記事では、Nemotron 3の概要から基本的な使い方までを、初心者の方にもわかりやすく解説します。

Nemotron 3とは？

Nemotron 3は、NVIDIAが2025年12月に公開したオープンソースの大規模言語モデル（LLM）の最新バージョンです。

NVIDIAはすでに「NIM（NVIDIA Inference Microservices）」や「NVIDIA AI Enterprise」などのエコシステムを展開していますが、Nemotron 3はその中でもオープンモデルの中核を担う存在となっています。

注目するポイントは以下の通りです。

• オープンモデル：研究や商用向けに利用可能
• クラウドGPUやオンプレ環境で動かせる、NVIDIAのGPU前提で最適化が可能
• 生成AIアプリ・エージェントの“ベースモデル”として使いやすい チャットボット、コード生成、データ分析など、幅広い用途を想定

Nemotron 3 のモデルラインナップ

Nemotron 3は、以下の3つのデータサイズが存在しています。

（公開中）Nemotron 3 Nano

約300億パラメータの小型MoEモデルで、実際にアクティブになるのは約30億パラメータとされ、推論コストを抑えつつスループットを最大4倍程度まで高めた低コスト用途向けです。

（未公開）Nemotron 3 Super

約1000億パラメータで、トークンあたり最大100億パラメータをアクティブ化する高精度推論モデルとして、多数のエージェントが協調する複雑タスク向けに設計されています。

（未公開）Nemotron 3 Ultra

約5000億パラメータ規模の大規模モデルで、トークンあたり最大500億パラメータを用いる高度な「推論エンジン」として、綿密な調査や戦略立案などヘビーなワークロード向けです。

Nemotron 3をクラウド環境（ローカル）で利用する方法

ここでは、インターネット上で高性能なGPUを利用できるクラウドサービス「GPUSOROBAN」でNemotron 3 を使う方法を解説していきます。

GPUSOROBANは、国内で運用されているクラウドサーバーで安全に管理されています。

まず、GPUSOROBANを利用するために、会員登録からセットアップまでを完了させる必要があります。

詳しい手順については、以下のリンクをご参照してください。
GPUSOROBANの会員登録とセットアップ方法

Nemotron 3を利用するメリット

Nemotron 3は、他の大規模言語モデル（LLM）と比べて、どのような点に強みがあるのでしょうか。

ここでは、NVIDIAの公式発表をもとに、Nemotron 3の主なメリットを4つの観点から整理します。

• モデルサイズとバリエーション
• 「オープンモデル」としての強み
• 高品質トレーニングデータによる事前学習
• 安全性・有害コンテンツ抑制

モデルサイズとバリエーション

Nemotron 3ファミリーは、用途や規模に応じて選択できる複数のモデルで構成されています。

公式情報では、主に以下のようなモデルが提供されています。

• テキスト生成向けモデル
• コード生成・開発者向けモデル
• 指示（Instruction）チューニング済みモデル → チャット形式やタスク指示に強い

これにより、ユーザーは以下のように使い分けできます。

• 軽量モデル：レスポンスの速さや低コストを重視するアプリ向け
• 大型モデル：精度・推論能力を重視する高度なアプリ向け

「オープンモデル」としての強み

Nemotron 3は、企業や研究者が実運用しやすい「オープンモデル」として設計されています。

• モデル自体をダウンロードして自前環境に展開可能
• 研究用途だけでなく、商用アプリケーションでも利用できる（ライセンス的に明示）
• 自社データで追加学習（ファインチューニング）やRAGとの組み合わせをしやすい

これにより、ユーザーは用途に応じたLLMを柔軟に構築できます。

例えば、以下のような活用が想定されます。

• 自社専用のチャットエージェント
• ドメイン特化LLM（金融、医療、製造など）
• 内部ナレッジベース連携のRAGシステム を作りやすくなるように設計しています。

高品質トレーニングデータでの事前学習と安全性への配慮

Nemotron 3は、NVIDIAが用意した高品質なデータセットによって事前学習されています。

単に大規模なデータ量で学習させているだけではなく、品質と安全性をかなり意識して設計されています。

膨大なテキストコーパスに加え、プログラミングに特化したコードデータ、さらに技術文書や各種ナレッジベースなどを組み合わせることで、汎用性と専門性の両方をカバーできるように設計されています。

こうした多様かつ質の高いデータで学習することで、日常的な一般知識の質問への対応はもちろん、コードの生成や補完といったプログラミング用途、マニュアルや技術資料の内容を理解したうえでの説明・要約など、技術ドキュメント理解が求められるシーンでも、安定して高い性能を発揮できるようになっています。

安全性・有害コンテンツ抑制

Nemotron 3では、有害な出力を抑制しやすくするための以下のような仕組みも重視されています。

• モデルの学習段階で有害データや不適切なコンテンツをフィルタリング
• 安全性に関する評価ベンチマークでの検証
• 開発者が安全ポリシーやガードレールを組み込みやすい設計

NVIDIAのエコシステム（NIM、Guardrailsなど）と組み合わせることで、 企業が求めるコンプライアンスやリスク管理にも対応しやすくなっています。

高性能AI・Nemotron 3を格安クラウドで使いこなしてコストを節約しよう！

Nemotron 3は、高性能かつオープンなLLMとして、ローカル環境でもクラウド環境でも柔軟に活用できるのが大きな強みです。

自前GPUマシンで動かせば、機密データを外に出さずに運用できる安心感があり、推論回数が多いワークロードでは長期的なコスト削減も期待できます。一方で、大規模モデルの検証や一時的な高負荷処理などは、クラウドGPUを併用することで、初期投資を抑えつつスケーラブルに追加学習や開発をすることが可能です。

ローカルでNemotron 3を動かしつつ、必要に応じてクラウドGPUも組み合わせることで、 「性能 × コスト × セキュリティ」のバランスを最適化したAI環境を構築できます。

クラウドGPUの会員登録で、Nemotron 3をすぐ試せる環境を手に入れよう

もしまだGPUマシンを持っていない、あるいはローカル環境のスペックに不安があるなら、クラウドGPUサービスへの会員登録から始めるのがおすすめです。

• ローカルで動かす前に、クラウドGPU上でNemotron 3の動作や精度を検証できる
• 必要なときだけGPUリソースを使えるので、初期投資ゼロで高性能GPUを体験できる
• モデルのサイズや用途に応じて、柔軟にGPUスペックを変更できる

というメリットがあります。