# Heidi ottimizza Nemotron 3 Ultra di NVIDIA su Fireworks per l’IA clinica

> Heidi ha perfezionato il modello Nemotron 3 Ultra da 550B su Fireworks, ottenendo un tasso di vittoria del 54% nei confronti diretti con i clinici rispetto al modello frontier attualmente in uso.

Oossa · 2026-10-23 · https://oossa.com/it/heidi-fine-tunes-nvidia-nemotron-3-ultra-on-fireworks-for-clinical-ai

Heidi ha utilizzato l’API di training di Fireworks per applicare il fine-tuning supervisionato (SFT) e poi il reinforcement learning (RL) a Nemotron 3 Ultra di NVIDIA, un modello aperto con 550 miliardi di parametri. Dopo averlo quantizzato alla precisione NVFP4 di NVIDIA, ha distribuito il checkpoint su GPU dedicate. Nei confronti diretti con i clinici, il modello post-addestrato ha superato quello già in produzione nel 54% dei casi, rispetto a circa il 42% ottenuto dal checkpoint di base.

## I fatti

- Tasso di vittoria del checkpoint di base: ~42%; tasso di vittoria del modello post-addestrato: ~54%
- Dimensioni del modello: 550 B parametri totali, 55 B attivi per token

## Perché conta

I clinici possono affidarsi a un modello sotto il loro controllo, aggiornabile e installabile in sede negli ospedali soggetti a rigide regole sulla localizzazione dei dati.

## Fonti e riferimenti

1. [Heidi trains and deploys NVIDIA Nemotron 3 Ultra on Fireworks](https://fireworks.ai/customers/heidi-trains-and-deploys-nvidia-nemotron-3-ultra-on-fireworks/) – Fireworks AI

Ultimo aggiornamento: 2026-10-23