Главное в материале

  • Nemotron 3.5 Super VL — 120 млрд параметров для энтерпрайз-агентов; Nvidia заявляет о сопоставимой точности с Nemotron 3 Ultra при меньшем числе параметров
  • Две модели Bolt для локального запуска: 74B-A9B 24GB (74 млрд параметров) и компактная E4B для разговорных агентов
  • Nvidia утверждает, что Super VL быстрее конкурентов Anthropic и OpenAI (Opus 5, GPT 6.1 Sol, Luna, Astra) в пост-тренинге под агентные задачи; среди пользователей называются Skydance, EY, Ramp, Crowdstrike, Perplexity, Salesforce

Новая линейка открытых моделей

Nvidia в четверг, 19 октября, представила новые открытые (open-weight) модели, ориентированные на постоянно работающих агентов и edge-вычисления. Флагманская Nemotron 3.5 Super VL содержит 120 млрд параметров и рассчитана на корпоративных пользователей. По заявлению Nvidia, при меньшем числе параметров, чем у Nemotron 3 Ultra, она обеспечивает сопоставимую точность в задачах следования инструкциям и использования инструментов.

Модели для локальных AI ПК

Одновременно выпущены две лёгкие модели Bolt, предназначенные для локальной работы на новых AI ПК с чипом Nvidia RTX Spark и на рабочих станциях DGX Spark. Такие компьютеры, ориентированные на потребителей, программистов и офисных сотрудников, уже выходят на рынок через партнёров, включая Microsoft и Dell. Модель Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB (74 млрд параметров) создана для локальных агентных задач: многошаговых рассуждений, вызова инструментов и веб-браузинга. Самая компактная, Bolt E4B, нацелена на разговорных агентов. Super VL и Bolt 74B-A9B доступны сразу, Bolt E4B появится позже в этом месяце.

Заявления о производительности и клиенты

Nvidia утверждает, что Super VL после пост-тренинга под конкретные агентные задачи — документную аналитику, финансовый учёт, научные эксперименты, обработку медицинских страховых требований и устойчивость к атакам — выполняет их быстрее конкурирующих моделей Anthropic и OpenAI (Opus 5, GPT 6.1 Sol, Luna, Astra). В поддержку этих заявлений компания перечисляет крупных пользователей Super VL: Skydance, EY, Ramp, Crowdstrike, Perplexity и Salesforce.

Стратегия Nvidia

Вице-президент Nvidia по открытым моделям и ПО Кари Бриски написала в блоге, что организации, желающие запускать агентов на инфраструктуре Nvidia, получают «открытую, оптимизированную модель для своего уровня без выбора между возможностями и развёртываемостью». По её словам, в отличие от закрытых frontier-моделей, компании могут пост-тренировать Super VL на своих данных, разворачивать на собственной инфраструктуре и владеть результатом. Это часть ставки Nvidia на тренд запуска открытых моделей в собственных дата-центрах: быстрорастущие проприетарные AI-лаборатории всё чаще обращаются к другим производителям чипов, таким как AWS Trainium и Cerebras, а также разрабатывают собственные кремнии. Nemotron — уже целое семейство моделей Nvidia: от мультимодального ИИ до рассуждений, кода, математики и корпоративной автоматизации.

Ставка на локальных потребительских ассистентов

С локальными моделями для ПК Nvidia также продвигает зарождающийся тренд потребительских ИИ-ассистентов. Компания рассчитывает, что пользователи, обеспокоенные приватностью и не желающие передавать ассистентам данные о семье, здоровье и финансах, выберут машины, выполняющие модели и агентов локально: по словам Бриски, пользователи «могут делегировать повседневные проекты, не отправляя эти задачи в облако». Тем самым Nvidia надеется создать для себя новый рынок ПК на собственных чипах.