Nemotron-Cascade 2: Post-Training van LLM's met Cascade RL en Multi-Domein On-Policy Distillatie

Nemotron-Cascade 2: Post-Training LLMs with Cascade RL and Multi-Domain On-Policy Distillation

March 19, 2026

Auteurs: Zhuolin Yang, Zihan Liu, Yang Chen, Wenliang Dai, Boxin Wang, Sheng-Chieh Lin, Chankyu Lee, Yangyi Chen, Dongfu Jiang, Jiafan He, Renjie Pi, Grace Lam, Nayeon Lee, Alexander Bukharin, Mohammad Shoeybi, Bryan Catanzaro, Wei Ping

cs.AI

Samenvatting

Wij introduceren Nemotron-Cascade 2, een open 30B MoE-model met 3B geactiveerde parameters dat een eersteklas redeneervermogen en sterke agent-capaciteiten biedt. Ondanks zijn compacte formaat benadert zijn prestaties op het gebied van wiskundig en programmeerredeneren die van frontier open-modellen. Het is het tweede open-weight LLM, na DeepSeekV3.2-Speciale-671B-A37B, dat een goudenmedaille-prestatie behaalt in de Internationale Wiskunde Olympiade (IMO) van 2025, de Internationale Olympiade in Informatica (IOI) en de ICPC World Finals, wat een opmerkelijk hoge intelligentiedichtheid aantoont met 20x minder parameters. In tegenstelling tot Nemotron-Cascade 1 zijn de belangrijkste technische verbeteringen als volgt. Na SFT op een zorgvuldig samengestelde dataset breiden we Cascade RL aanzienlijk uit om een veel breder spectrum aan redeneer- en agent-domeinen te bestrijken. Verder introduceren we multi-domein on-policy distillatie vanuit de sterkste intermediare leraarmodellen voor elk domein gedurende het gehele Cascade RL-proces, waardoor we benchmark-regressies efficiënt kunnen herstellen en sterke prestatieverbeteringen onderweg kunnen behouden. Wij publiceren de verzameling modelcheckpoints en trainingsdata.

English

We introduce Nemotron-Cascade 2, an open 30B MoE model with 3B activated parameters that delivers best-in-class reasoning and strong agentic capabilities. Despite its compact size, its mathematical and coding reasoning performance approaches that of frontier open models. It is the second open-weight LLM, after DeepSeekV3.2-Speciale-671B-A37B, to achieve Gold Medal-level performance in the 2025 International Mathematical Olympiad (IMO), the International Olympiad in Informatics (IOI), and the ICPC World Finals, demonstrating remarkably high intelligence density with 20x fewer parameters. In contrast to Nemotron-Cascade 1, the key technical advancements are as follows. After SFT on a meticulously curated dataset, we substantially expand Cascade RL to cover a much broader spectrum of reasoning and agentic domains. Furthermore, we introduce multi-domain on-policy distillation from the strongest intermediate teacher models for each domain throughout the Cascade RL process, allowing us to efficiently recover benchmark regressions and sustain strong performance gains along the way. We release the collection of model checkpoint and training data.