NVIDIA发布Nemotron 3.5 Super VL及Bolt边缘模型

NVIDIA 今日发布了 Nemotron 3.5 系列的三款新模型，包括主打高精度与速度的 120B 参数开源模型 Nemotron 3.5 Super VL，以及两款针对边缘设备的 Bolt 模型。Super VL 旨在解决企业级智能体任务，声称在人工分析指数（Artificial Analysis Intelligence Index）上比同类模型快 5 倍；Bolt 74B-A9B 和 Bolt E4B 则分别针对 24GB 和 4GB 显存环境进行了优化，前者用于平衡智能与速度，后者用于快速对话。 技术细节显示，Super VL 的参数量约为 NVIDIA 最大推理模型的 1/5，但精度相当，其训练数据包含约 26 万亿 tokens，并配合开放数据集与 NeMo Gym 强化学习环境。Bolt 74B-A9B 采用原生 2-bit 量化技术以适应 24GB 内存限制，在 PinchBench 等基准测试中表现优异。这些模型不仅提供权重，还配套了 NIM 微服务包，宣称在 NVIDIA Dynamo 架构上可实现 8 倍用户承载量提升及 85% 延迟降低。 事实层面，该系列模型已覆盖从数据中心到桌面端的完整硬件栈，包括 DGX Spark、Jetson 及 GeForce RTX 显卡。推断层面，NVIDIA 正试图通过这种分层策略消除企业在“能力”与“可部署性”之间的权衡，特别是通过开放权重允许组织进行私有化微调以应对合规需求。猜测层面，虽然文中列举了 Scale AI、CrowdStrike 等数十家机构的定制案例，但这更多展示了生态潜力而非实际的大规模商业落地现状。