Nvidia 于周四发布了一系列新的开放权重模型，重点面向始终在线的代理（Agent）应用及边缘计算场景。
旗舰模型：Nemotron 3.5 Super VL
此次推出的核心产品为 Nemotron 3.5 Super VL，这是一款拥有 120 亿参数的大型模型。尽管其参数量少于 Nemotron 3 Ultra，但 Nvidia 声称该模型在指令遵循和工具使用任务中具备相当的准确性。
Nvidia 表示，Super VL 在完成特定任务时的速度优于 Anthropic 和 OpenAI 的竞争型号（包括 Opus 5、GPT 6.1 Sol、Luna 和 Astra）。这些测试任务涵盖文件情报、财务会计、科学实验、医疗保险索赔以及安全攻击弹性等领域。
与封闭边界模型不同，组织可以在自己的数据上对 Super VL 进行后期训练。目前，SkyDance、EY、Ramp、Crowdstrike、Perplexity 和 Salesforce 等公司已被列为采用者或合作伙伴。
轻量级本地部署方案：Bolt 系列
针对消费级 PC、程序员工作站及企业知识工作者，Nvidia 同时推出了两款轻量级的 Bolt 模型。这些设备通常搭载 Nvidia RTX Spark 芯片或运行 DGX Spark 系统，并通过 Microsoft 和戴尔等合作伙伴进入市场。
- Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B (24GB)：一款拥有 74 亿参数的模型，专为本地代理任务设计。它在速度与推理之间寻求平衡，能够处理多步推理、工具调用和网页浏览。
- Bolt E4B：体积最小的模型，主要面向对话代理应用。
根据 Nvidia 的说法，Super VL 和 Bolt 74B-A9B 现已上市。
战略背景与市场意图
这并非 Nvidia 首次发布旨在与专有前沿实验室竞争的开放权重模型。此前，该公司已构建了涵盖多模态 AI、推理、编码、数学和企业自动化的完整 Nemotron 模型家族。
随着 AWS Trainium、Cerebras 等替代芯片方案以及各大科技公司自研芯片的出现，部分专有 AI 实验室正在减少对 Nvidia 硬件的依赖。与此同时，企业倾向于在自有数据中心运行可定制的开放模型。
Nvidia 副总裁布里斯基（Briski）指出，通过推动在本地机器上运行模型和代理，Nvidia 意在为其由自家芯片驱动的 PC 创造新的市场需求，并顺应消费者 AI 助理日益普及的趋势。
