Nemotron-Post-Training-Dataset-v2 是英伟达于 2025 年基于既有后训练语料扩展推出的版本。该数据集将 SFT 与 RL 数据扩展到五种目标语言（西/法/德/意/日），覆盖数学、代码、 STEM（科学、技术、工程和数学）、对话等场景，用于提升模型的推理与指令跟随能力；并提供基于元数据的筛选功能与典型子集示例。该数据集服务于 Nemotron-Nano-9B-v2 系列的发布与对齐研究，属于其公开的后训练语料之一，便于用户复现实验与进一步改进。相关论文成果为「NVIDIA Nemotron Nano 2: An Accurate and Efficient Hybrid Mamba-Transformer Reasoning Model」。

可筛选样本分布与元数据：

• 筛选下载：支持按类别 / 语言 / 来源模型等元数据快速过滤与下载
• 类别与规模（Value）：math（239,467）；code（175,000）；stem（355,000）chat（627,720）
• 多语言覆盖：ja 、 de 、 it 、 es 、 fr
• 生成来源：由多款大模型合成（如 DeepSeek-R1-0528 、 Qwen 2.5/3 系列等）
• 标注形态：部分样本提供「推理开或关」两种响应；推理轨迹为英文