英伟达发布开放多模态模型 Nemotron 3.5 Super VL，单GPU智能体任务吞吐量最高提升5倍

10月15日，英伟达宣布推出开放多模态模型 Nemotron 3.5 Super VL，面向需要持续运行、执行多步骤任务的智能体。该模型采用混合专家（MoE）架构，总参数量为 1200 亿，激活参数 120 亿。英伟达称，在单张 GPU 上执行智能体任务时，该模型的吞吐量最高可达到同规模其他开放模型的 5 倍。

Nemotron 3.5 Super VL 将推理、指令遵循和工具调用能力，与文本、图像、文档及视频理解能力整合到同一模型中，可用于代码测试与调试、跨网站信息检索、文档分析、网络安全威胁识别以及视频内容检索等场景。开发者可利用英伟达 NeMo 工具链，结合自有数据、工具、策略和工作流程进行后训练，根据业务需求调整模型行为。

此次发布还包括基础模型、后训练模型和 NVFP4 量化模型权重，以及训练配方、数据集和强化学习环境。英伟达介绍，模型在预训练和持续预训练阶段使用约 26 万亿词元，后训练阶段使用约 380 万个样本，并在数十种环境中进行强化学习。新开放的数据集涵盖智能体工具调用、金融推理、指令遵循、长上下文、公平性和视觉语言理解等领域。

此外，英伟达还推出了两款 Nemotron 3.5 Bolt 端侧模型，其中 Bolt 74B-A9B 24GB 通过原生 2 位量化压缩至 24GB，面向本地智能体任务；Bolt E4B 4GB 计划于 10 月 23 日推出。Nemotron 3.5 Super VL 和 Bolt 74B-A9B 24GB 已可通过 Hugging Face、OpenRouter、ModelScope 等渠道获取，Super VL 可部署于 DGX Spark、DGX Station、RTX 系统、数据中心或云端。