NVIDIA 扩展 Nemotron 家族，发布 120B 多模态 Super VL 与两款 Bolt 端侧模型

NVIDIA 今日发布 Nemotron 3.5 Super VL，这是一款开放的 1200 亿参数模型，可为专用常驻智能体带来最快的任务完成速度和最高的准确率。

与之同时推出的还有两款新的边缘模型：Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB，针对本地智能体工作负载优化，以平衡每 GB 的智能与速度；以及 Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB，针对快速对话式智能体优化每 GB 的智能。

Super VL 和 Bolt 74B-A9B 现已可用，Bolt E4B 将于 10 月 23 日推出。

这三款开放模型共同覆盖了智能体部署的完整范围，从大型企业服务器一直到边缘设备和本地硬件。

任何希望在 NVIDIA 基础设施上运行智能体的组织，现在都能获得针对其层级优化的开放模型，而无需在能力与可部署性之间做出取舍。

Super VL 和 Bolt 与 Lightning 和 Ultra 一同加入 Nemotron 家族。

8 月发布的 Lightning 负责高吞吐量工作负载；Ultra 负责最困难的推理任务；Bolt 则将智能带到边缘。

Nemotron 3.5 Super VL：以五分之一规模实现前沿准确率

Super VL 与 Nemotron Coalition 合作构建，在多模态智能体任务——指令遵循、工具使用、多步骤业务工作流和视觉理解——上提供领先的准确率，可与 NVIDIA 最大的推理模型相媲美，而参数量约为后者的五分之一。

Nemotron 3.5 Super VL 在其类别中为高容量智能体工作流提供前沿级智能。

作为其类别中最快的开放智能体模型——比次优模型快 5 倍——它可帮助企业智能体在跨越数天或数周的工作流中更快完成高容量任务。

在 Artificial Analysis Intelligence Index 排行榜上，Nemotron 3.5 Super VL 相比同类其他模型可实现最高 5 倍的吞吐量。

与封闭的前沿模型不同，组织可以在自己的数据上对 Super VL 进行后训练，将其部署在自己的基础设施上，并监督自己所构建的内容。

Nemotron 3.5 Bolt：边缘端的智能体智能

Bolt 74B-A9B 24GB 旨在 NVIDIA RTX/DGX Spark 上本地运行日常智能体任务，采用原生 2 比特量化以适配 24GB 内存，并可与其他应用同时运行。

相对于其他内存占用相近的模型，它提供了良好的智能与速度平衡：足够聪明以完成大多数工作，但比最聪明的模型快得多。

借助 Bolt 74B-A9B 24GB，用户可以将项目委托给流行的本地智能体框架——从研究网络到编写、调试代码——而无需将这些工作负载发送到云端。它是其类别中 PinchBench 上排名第一的开放模型，也是 BrowseComp 上排名第二的开放模型。

Bolt E4B 4GB 专为 GeForce RTX、Jetson 和 RTX/DGX Spark 上的物理智能体和对话式智能体打造。它结合了自然对话与多轮智能体能力，为快速本地语音助手、交互式角色和嵌入式界面提供支持。

定制超级智能的采用

各行各业的数十家组织正在用自己的数据、工具、策略和工作流对 Super VL 进行后训练，以提升其定义智能体部署的专业任务上的准确率。

Super VL 正被各行各业的组织进行后训练和定制。Scale AI 为 Skydance 的供应商信贷金融智能体和 EY 的并购尽职调查智能体对该模型进行了后训练。 AfterQuery 为 Hebbia 定制了该模型，用于信贷协议分析。AI21 和 Alice 对该模型进行了后训练，用于网络安全攻击韧性。 Mercor 在 APEX-SWE 编码基准上对该模型进行了后训练，用于规划、编写和调试代码的编码智能体。ModelScope 让开发者能够通过其 ms-swift 框架针对专业多模态应用对该模型进行微调。

其他定制 Nemotron 3.5 Super VL 的组织还包括 Ramp ，用于金融文档智能；Dream，用于主权 AI 驱动的网络安全研究与漏洞分析； Lila Sciences ，用于科学发现与搜索；以及 R1 ，用于医疗理赔分析和收入周期管理。TrainLoop 使用来自 Nolla 的皮肤科数据对该模型进行了后训练，Nolla 刚刚成为首家获批由 AI 开具初始患者处方的公司。

集成 Nemotron 3.5 Super VL 的软件平台公司包括：

Atlassian，用于跨 Jira 和 Confluence 等应用的智能体搜索等任务。
CrowdStrike，正在定制该模型，用于企业安全中的智能体蓝队演练。
Dassault Systèmes，为工程设计与仿真提供支持。
Perplexity，用于 Perplexity Search 和 Computer 中的搜索与智能体任务。
Salesforce，正在定制 Nemotron，以通过 Missionforce Operations 在安全的客户环境中驱动 AI 智能体，实现复杂政府工作流的数字化和自动化。
Synopsys 用于半导体设计验证的软件与该模型实现互操作。

Nemotron 3.5 Super VL 实际能看到什么

Nemotron 3.5 Super VL 的视觉语言优势针对的是智能体在实践中遇到的内容：光学字符识别、表格、图表以及视觉文档中的结构化信息。

它处理网页、提取文本、读取图表，并根据所发现的内容返回洞察。这同样适用于 PDF 和智能体常用的其他文档。

Nemotron 3.5 Super VL 能够理解图像、网页和 PDF，并基于这种理解采取行动。将文本和视觉理解融合在一个模型中，意味着智能体无需在独立系统之间路由任务——当工作从文档推进到数据再到决策时，上下文得以贯穿始终。

开放以实现最大程度的控制、安全与隐私

开放性与可定制性相辅相成。该模型随附开放权重、开放数据集和训练配方。

控制权体现在两个方向。组织可以在其安全和数据驻留要求所决定的任何位置运行该模型。他们还可以选择采用一个可以自行调整的模型，而不是受提供商限制的模型。

例如，在保险领域，定制化的智能体可以反复扫描理赔中的欺诈标记。在金融服务领域，智能体可以审查信用评分，并根据组织自身的贷款标准标记相关活动。模型保留在本地。数据保持私密。

定制化通过 NVIDIA NeMo、基于 Python 的流水线和开放数据集得到支持。

Nemotron 3.5 Super VL was trained on about 26 trillion tokens across pretraining and continued pretraining, then post-trained with roughly 3.8 million samples and reinforcement learning across dozens of environments.

NVIDIA is also releasing open datasets on Hugging Face spanning agentic tool use, finance, instruction following, long context, fairness and vision-language understanding, along with the reinforcement learning environments in NeMo Gym.

NVIDIA NIM 将该模型打包为生产就绪的微服务，提供性能优化且经过验证的配置以及企业级支持，每两周更新一次，包含安全补丁和性能改进。

借助在 NVIDIA Dynamo 上运行的该模型，组织可以服务多达 8 倍的用户，同时延迟降低 85%。

Nemotron 3.5 Super VL is available now on Hugging Face, Open Router, ModelScope community and as NVIDIA NIM.

可在 DGX Spark、DGX Station 和 RTX 上运行

Nemotron 3.5 Super VL runs across NVIDIA’s full hardware stack: on DGX Spark, DGX Station, RTX PRO and RTX systems for local intelligence at the desktop, on NVIDIA Jetson at the edge, and across data center and cloud environments.

Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB is available now on Hugging Face, with support for llama.cpp, Ollama, LM Studio, Unsloth, Canonical and vLLM. Built for NVIDIA RTX Spark laptops arriving Oct. 16, it also runs on GeForce RTX PCs, DGX Spark, DGX Station and RTX PRO workstations.

Download the open weights, explore customization resources with NVIDIA NeMo, or read the technical blog for the full architecture breakdown.

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