NVIDIA сделала доступными для загрузки две открытые модели семейства Nemotron 3.5: мультимодальную Super VL 120B и Bolt 74B-A9B 24GB для локальных агентных задач. Третья модель, Bolt E4B 4GB для разговорных и физических агентов, пока только анонсирована и должна стать доступна 23 октября.
Super VL обрабатывает текст, изображения, веб-страницы и PDF, включая распознавание текста, таблиц, графиков и структурированных данных. Компания публикует веса, наборы данных и рецепты обучения, а настройку поддерживает через NVIDIA NeMo и Python-конвейеры. Модель доступна на Hugging Face, OpenRouter, ModelScope и в виде микросервиса NVIDIA NIM. По данным NVIDIA, предварительное и продолженное обучение охватило около 26 трлн токенов, а последующая настройка — примерно 3,8 млн примеров и обучение с подкреплением в десятках сред.
Bolt 74B-A9B использует нативную двухбитную квантизацию, чтобы помещаться в 24 ГБ памяти и работать рядом с другими приложениями. Модель доступна на Hugging Face и поддерживается в llama.cpp, Ollama, LM Studio, Unsloth и vLLM. Она рассчитана на локальные сценарии вроде поиска, написания и отладки кода без отправки рабочей нагрузки в облако.
Заявления о производительности принадлежат производителю и независимо не подтверждены. NVIDIA называет Super VL в пять раз быстрее ближайшей модели её класса, а при работе через Dynamo обещает обслуживать до восьми раз больше пользователей при задержке на 85% ниже. Источник не раскрывает в тексте публикации полный набор условий для этих сравнений, поэтому показатели нельзя переносить на любые конфигурации и нагрузки.
