РЕЛИЗ · MODELS · #2046
NVIDIA выпустила Nemotron 3.5 Super VL — открытую мультимодальную модель на 120B параметров для агентов
NVIDIA представила Nemotron 3.5 Super VL — открытую мультимодальную модель с 120 миллиардами параметров и MoE‑архитектурой, активирующую по 12 млрд параметров на токен для поддержки агентных рабочих процессов, объединяющих рассуждение, выполнение инструкций, использование инструментов и обработку текста, изображений, документов и видео. По данным NVIDIA, модель обеспечивает до 5× более высокую пропускную способность на одной GPU для агентных задач по сравнению с сопоставимыми открытыми моделями, поддерживает дообучение через NeMo (SFT, LoRA, RL) с ресурсами на Hugging Face и GitHub, и использует оптимизации вывода (LiLiCorr, NVFP4 и др.); партнёры (Scale AI, Ramp, AI21) сообщают о значительных улучшениях стоимости, задержки или точности.
КЛЮЧЕВЫЕ ТЕЗИСЫ
- NVIDIA представила Nemotron 3.5 Super VL — открытую мультимодальную модель с 120 миллиардами параметров и MoE‑архитектурой, активирующую по 12 млрд параметров на токен для поддержки агентных рабочих процессов, объединяющих рассуждение, выполнение инструкций, использование инструментов и обработку текста, изображений, документов и видео.
- По данным NVIDIA, модель обеспечивает до 5× более высокую пропускную способность на одной GPU для агентных задач по сравнению с сопоставимыми открытыми моделями, поддерживает дообучение через NeMo (SFT, LoRA, RL) с ресурсами на Hugging Face и GitHub, и использует оптимизации вывода (LiLiCorr, NVFP4 и др.); партнёры (Scale AI, Ramp, AI21) сообщают о значительных улучшениях стоимости, задержки или точности.
- Единая открытая модель, совмещающая зрение, язык, рассуждение и работу с инструментами при повышенной эффективности вывода, может упростить стек агентных решений в компаниях и существенно снизить затраты и задержки для специализированных рабочих процессов.
БРИФ ДЛЯ РЕШЕНИЙ
УВЕРЕННОСТЬ
ЧТО ИЗМЕНИЛОСЬ
NVIDIA представила Nemotron 3.5 Super VL — открытую мультимодальную модель MoE на 120 млрд параметров, активирующую около 12 млрд параметров на токен и ориентированную на агентные рабочие процессы (рассуждение, следование инструкциям, использование инструментов, понимание текста/изображений/документов/видео). NVIDIA публикует ресурсы для дообучения (NeMo, датасеты на Hugging Face, cookbook на GitHub) и описывает оптимизации вывода (LiLiCorr, NVFP4, многотокенное предсказание, повторное использование контекста). NVIDIA и партнёры приводят данные о пропускной способности и улучшениях в производстве по сравнению с сопоставимыми открытыми моделями.
ПОЧЕМУ СЕЙЧАС
Единая открытая мультимодальная MoE‑модель с заявленной высокой пропускной способностью на одной GPU и инструментами для дообучения может упростить агентные стеки в компаниях и изменить соотношение затрат/задержек для длительных многошаговых рабочих процессов — поэтому выпуск актуален немедленно для команд, создающих или оптимизирующих агентов.
КОГО ЗАТРАГИВАЕТ
Разработчики и команды, создающие корпоративных агентов, пайплайны для анализа документов и мультимодальных данных, а также организации, использующие оборудование NVIDIA для инференса. Прямо затрагиваются партнёры NVIDIA и пользователи NeMo/Hugging Face.
ПОДТВЕРЖДЕНО
• NVIDIA объявила Nemotron 3.5 Super VL как открытую настраиваемую мультимодальную MoE‑модель с 120 млрд параметров и ~12 млрд активных параметров на токен (NVIDIA). • Модель описывается как объединяющая рассуждение, следование инструкциям, использование инструментов и понимание текста/изображений/документов/видео в одной модели (NVIDIA). • NVIDIA указывает, что разработчики могут дообучать модель через NeMo (SFT, LoRA, RL) и что датасеты/рецепты опубликованы на Hugging Face и в cookbook на GitHub (NVIDIA). • NVIDIA сообщает о оптимизациях вывода: LiLiCorr speculative decoding, NVFP4 квантование с distillation-aware квантованием, многотокенное предсказание и повторное использование контекста (NVIDIA). • NVIDIA утверждает, что модель обеспечивает до 5× более высокую пропускную способность на одной GPU для агентных задач по сравнению с сопоставимыми открытыми моделями (NVIDIA). • NVIDIA приводит примеры пост‑тренировки партнёров (Scale AI, Ramp, AI21) с указанными улучшениями (включая примеры: 40× снижение стоимости инференса, 10× снижение задержки, 40% повышение точности) (NVIDIA). • В СМИ отмечены два уменьшенных варианта Bolt для локальных машин (24GB и планируемый 4GB Bolt E4B) и что Super VL дистиллирована из Nemotron 3 Ultra; в материале упоминается независимое тестирование (EXO Labs) на DGX Spark с выводом, что в их тесте никакая другая модель не была одновременно быстрее и точнее (сми).
НЕОПРЕДЕЛЁННОСТЬ
Недостающие или противоречивые данные: • В предоставленных выдержках отсутствуют воспроизводимые независимые бенчмарки по широкому набору агентных задач и на оборудовании, отличном от NVIDIA; данные о пропускной способности и улучшениях от партнёров исходят от NVIDIA (маркетинговые/партнёрские отчёты) и поддержаны лишь единичным упоминанием независимого теста (EXO Labs), но не широкими третьими сторонами. • Условия, в которых заявлено «до 5×» повышения пропускной способности (с какими моделями сравнивали, какие датасеты, типы GPU, размеры батчей/контекстов), в выдержках не уточнены. • The Decoder отмечает оптимизацию под собственное оборудование NVIDIA, но степень, в которой производительность сохраняется на аппаратуре других вендоров, не указана. • Сроки доступности и технические детали 4GB‑варианта Bolt и точные условия лицензирования/использования весов/датасетов в выдержках не указаны.
ЧТО ОТСЛЕЖИВАТЬ
Конкретные наблюдаемые сигналы для отслеживания: • Публикация технического отчёта Nemotron 3.5 Super VL и независимые бенчмарки (записи в Artificial Analysis, тесты EXO Labs или других сторон). • Доступность весов модели, датасетов и cookbook на Hugging Face/GitHub и условия лицензирования. • Данные о выпуске и распространении Bolt 24GB и Bolt E4B 4GB (даты, требования к системе). • Отчёты третьих сторон (Scale AI, Ramp, AI21 и другие) с воспроизводимыми метриками стоимости, задержки и точности в продакшене. • Поддержка NVFP4 квантования и LiLiCorr на сторонних (не‑NVIDIA) стэках инференса и измерения производительности там.
ПОЧЕМУ ЭТО ВАЖНО
Единая открытая модель, совмещающая зрение, язык, рассуждение и работу с инструментами при повышенной эффективности вывода, может упростить стек агентных решений в компаниях и существенно снизить затраты и задержки для специализированных рабочих процессов.
КАРТА ДОКАЗАТЕЛЬСТВ
4Редакционные тезисы связаны с конкретными источниками. Отдельно отмечены подтверждения, противоречия и контекст.
NVIDIA объявила Nemotron 3.5 Super VL как открытую мультимодальную модель с архитектурой Mixture-of-Experts на 120 млрд параметров, активирующую 12 млрд параметров на токен для агентных рабочих процессов.
ПОДТВЕРЖДЕНОПроверено 2026-10-15 · 2 подтверждений
Блог NVIDIA описывает модель как 120B MoE и указывает, что на токен активно 12 млрд параметров.
ПОДТВЕРЖДАЕТ The DecoderMEDIA · 2026-10-15Медиа-статья пересказывает описание NVIDIA про 120B MoE и утверждение про 12B активных параметров; это повторение объявления NVIDIA и не является независимым подтверждением.
Nemotron 3.5 Super VL объединяет рассуждение, выполнение инструкций, использование инструментов и обработку текста, изображений, документов и видео в одной модели, позволяя работать с текстовыми и визуальными задачами без отдельных VLM.
ПОДТВЕРЖДЕНОПроверено 2026-10-15 · 2 подтверждений
NVIDIA указывает, что модель объединяет эти возможности в одной модели и что это может устранить необходимость в отдельных VLM.
ПОДТВЕРЖДАЕТ The DecoderMEDIA · 2026-10-15Медиа-статья описывает модель как предназначенную для обработки текста, изображений, документов и видео в непрерывных агентных рабочих нагрузках, повторяя утверждение NVIDIA.
NVIDIA сообщает, что Nemotron 3.5 Super VL обеспечивает до 5× более высокую пропускную способность на одной GPU для агентных задач по сравнению с сопоставимыми открытыми моделями.
ПОДТВЕРЖДЕНОПроверено 2026-10-15 · 2 подтверждений
Блог NVIDIA утверждает «до 5× большей пропускной способности» на одной GPU для агентных задач по сравнению с другими открытыми моделями аналогичного класса.
ПОДТВЕРЖДАЕТ The DecoderMEDIA · 2026-10-15Медиа-материал повторяет утверждение NVIDIA о до пяти раз большей пропускной способности; это пересказ объявления NVIDIA.
NVIDIA предоставляет ресурсы для дообучения и кастомизации через NeMo (SFT, LoRA, RL) и публикует наборы данных и обучающие рецепты на Hugging Face и GitHub.
ПОДТВЕРЖДЕНОПроверено 2026-10-15 · 2 подтверждений
Блог NVIDIA указывает, что разработчики могут кастомизировать и дообучать модель через NeMo (SFT, LoRA, RL) и ссылается на наборы данных на Hugging Face и справочник на GitHub.
ПОДТВЕРЖДАЕТ The DecoderMEDIA · 2026-10-15Медиа-статья отмечает, что NVIDIA публикует наборы данных и рецепты обучения вместе с весами модели, что повторяет заявление NVIDIA.
ИСТОЧНИКИ И ХРОНОЛОГИЯ
2NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL is an open, customizable multimodal model with a 120B-parameter mixture-of-experts architecture that activates 12B parameters per token for agentic workflows. The model combines reasoning, instruction following, tool use, and text, image, document, and video understanding in a single model, eliminating the need for separate vision-language models. On a single GPU, Nemotron 3.5 Super VL …
Nvidia has released Nemotron 3.5 Super VL, an open multimodal model with 120 billion parameters built for agent tasks and document analysis in enterprise settings. Two smaller Bolt variants target local machines: a heavily compressed model for systems with 24 GB of memory or more, and a later 4 GB version for voice assistants. Nvidia is publishing datasets and training recipes alongside the model weights, but optim…