# Heidi ajusta o NVIDIA Nemotron 3 Ultra na Fireworks para uso clínico

> A Heidi fez pós-treinamento do modelo Nemotron 3 Ultra de 550B na Fireworks e alcançou 54% de vitórias em testes ao vivo, nos quais médicos compararam as respostas lado a lado com as do modelo de ponta usado atualmente pela empresa.

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

A Heidi usou a API de treinamento da Fireworks para fazer o ajuste fino supervisionado (SFT) e, em seguida, aplicar aprendizado por reforço (RL) ao Nemotron 3 Ultra da NVIDIA, um modelo aberto com 550 bilhões de parâmetros. Depois de quantizar o modelo para a precisão NVFP4 da NVIDIA, a empresa implantou o checkpoint em GPUs dedicadas. Em comparações ao vivo, lado a lado, feitas por médicos, o modelo pós-treinado superou o modelo de produção atual em 54% das vezes, ante cerca de 42% para o checkpoint original.

## Os fatos

- Taxa de vitórias do checkpoint original: ~42%; do modelo pós-treinado: ~54%
- Tamanho do modelo: 550 B de parâmetros no total, com 55 B ativos por token

## Por que importa

Os médicos podem contar com um modelo sob seu controle, que permite atualizações e implantação local em hospitais com regras rigorosas de residência de dados.

## Fontes e referências

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

Última atualização: 2026-10-23