以現今的客服 AI Agent 為例，它可能需要處理螢幕錄影、分析上傳的通話音訊，同時還要檢查資料紀錄，金融領域的可能還要解析 PDF、試算表、圖表及語音備忘錄。現今多數 AI Agent 系統分別以視覺、語音及語言的獨立模型來完成這些任務。但這種做法會因為反覆推理而增加延遲，導致跨模態的情境支離破碎，隨時間推移增加成本和誤差。
NVIDIA 開發的 Nemotron 3 Nano Omni，在 30B-A3B 的混合專家（Mixture of Experts，MoE）架構整合視覺和音訊編碼器，因此不再需要獨立的感知模型，進而大幅提升推理效率。這款模型將這項效率與強大的多模態感知準確度相結合，讓 AI 系統在具備相同互動性的情況下，能夠達到比其他多模態開放模型高出 9 倍的資料輸送量，在不犧牲回應速度和品質的同時，降低成本並提升可擴展性。
在 AI Agent 系統中，Nemotron 3 Nano Omni 能與專有雲端模型或其他 NVIDIA Nemotron 模型協同運作，例如用於高頻率執行的 Nemotron 3 Super、用於複雜規劃的 Nemotron 3 Ultra，也能與其他開發商的專有模型搭配，驅動電腦操作、文件智慧或影音推理等子代理。
Nemotron 3 Nano Omni 隨開放權重、資料集及訓練技術一同發布，讓企業能對模型的客製化和部署方式擁有高度的透明度和控制權。
