日本企業要做 on-premises 日文 AI，過去的選項有限：Qwen、Llama 等通用模型日文能力參差，專門的日文模型又多是研究用途、能力不全。NVIDIA Nemotron-Nano-9B-v2-Japanese 在 2026 年 2 月發布，直接拿下 Nejumi Leaderboard 4 的 10B 類別第一名。
關鍵數據
| 指標 | 數值 |
|---|---|
| 參數規模 | 9B |
| 架構 | Transformer-Mamba 混合 |
| Nejumi Leaderboard 4 排名 | 10B 以下類別 第一 |
| 推理吞吐量 | 比同類開源方案高 6 倍 |
| Hugging Face 下載 | 471K（發布後一個月） |
| 授權 | CC BY 4.0 |
Transformer-Mamba 混合架構
傳統 Transformer 在長上下文時記憶體和計算都是 O(N²)，Mamba（狀態空間模型）則是 O(N)，但推理能力不如 Transformer。混合架構的賭注是：讓兩種機制各自做自己擅長的事——Transformer 負責複雜推理，Mamba 負責高效長序列處理。
結果就是那個 6 倍吞吐量——同樣的 9B 模型，推理速度遠超純 Transformer 架構的競品。
為什麼針對日本市場？
Nejumi Leaderboard 4 類別分數（相對最高分）
日本企業 AI 部署有三個特殊需求，通用模型很難滿足：
- 資料主權：金融、醫療、法律不能把資料送到境外 API
- on-premises 部署：9B 可以塞進中型企業的現有 GPU 基礎設施
- 文化脈絡理解：模型要理解日本社會的表達方式、商業慣例、禮儀
Nemotron Nano 9B v2 Japanese 針對這三點設計：小到能本地部署、強到可以實用、日文能力有文化深度。
訓練資料策略
NVIDIA 用了一個有趣的做法：Nemotron-Personas-Japan，6 百萬個文化準確的日本人物設定。涵蓋人口統計、地理、性格特質——用這些 persona 生成多樣化的訓練資料。
這個方法比「爬更多日文網頁」聰明：既保持文化真實性，又大幅擴充資料量，同時避免重複性偏見。Nemotron-Personas-Japan 本身也開源（CC BY 4.0），可以拿去做其他日文模型訓練。
部署與使用
# 推理（透過 Hugging Face）
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"nvidia/NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2-Japanese"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
"nvidia/NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2-Japanese"
)
# 也可以用 vLLM 或 NVIDIA NIM 做高吞吐量部署
支援的部署方式：
- Hugging Face Transformers：快速試跑
- vLLM：生產環境高吞吐量
- NVIDIA NIM：容器化推理服務
- NeMo Framework：fine-tune
對誰有意義？
| 對象 | 價值 |
|---|---|
| 日本企業開發者 | 本地部署日文 SOTA 小模型，資料主權 |
| 多語言產品團隊 | 有日語使用者的 SaaS 可以換掉通用模型 |
| AI 研究者 | Transformer-Mamba 混合架構的參考實作 |
| Fine-tune 工作流 | 9B 足夠小可以單卡 full fine-tune |
結語
Nemotron Nano 9B v2 Japanese 代表一個趨勢：專門化、小尺寸、開源、企業級的區域 LLM。NVIDIA 把它開源（CC BY 4.0），加上完整的訓練 recipe 和 persona 資料集，實質上是為整個日文 AI 生態建立基礎建設。
如果你的產品有日本使用者，這是目前最值得評估的開源日文模型之一——特別是如果你需要 on-premises 部署。