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英伟达发布 Nemotron 3.5 系列:1200 亿参数旗舰与两款边缘模型同步亮相

英伟达发布开放的 Nemotron 3.5 Super VL 模型,拥有 1200 亿参数,主打专用常驻智能体场景下最快的任务完成速度与最高准确率。同时亮相的还有 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB 与 Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB 两款边缘模型,其中 74B-A9B 针对本地智能体负载优化每 GB 的智能与速度平衡。

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英伟达发布 Nemotron 3.5 系列:1200 亿参数旗舰与两款边缘模型同步亮相
图源: blogs.nvidia.com

英伟达正式发布 Nemotron 3.5 系列模型,进一步扩展其开放模型家族,产品覆盖范围从数据中心一路延伸到桌面与终端设备。该系列由 1200 亿参数的旗舰模型 Nemotron 3.5 Super VL 领衔,同时推出两款面向边缘设备的 Bolt 模型。

据英伟达官方博客介绍,Nemotron 3.5 Super VL 是一款开放模型,主打最快的任务完成速度与最高准确率,目标场景是专用的常驻智能体,也就是需要长时间在线、持续响应任务的那一类 AI 应用。

边缘侧的两款新品分别是 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB 与 Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB。官方称,74B-A9B 版本围绕每 GB 的智能与速度平衡进行优化,服务于本地智能体工作负载;E4B 版本则在命名与体积上进一步压低本地部署门槛。

从命名和定位看,这一代 Nemotron 的核心指标并不是单纯堆参数,而是效率。英伟达把开放模型家族从数据中心延伸到桌面与终端设备,意味着端侧常驻智能体被正式纳入其产品叙事的核心。

中文科技媒体的报道也抓住了同一重点。cnBeta 的标题把这次发布概括为 1200 亿参数旗舰与轻量级边缘 AI 同步亮相,与官方博客强调的从数据中心到桌面这条线索一致。

这一代模型之所以值得关注,是因为常驻智能体的成本结构与聊天机器人完全不同。一个需要全天在线、不断被调用的智能体,对推理速度和单位成本极为敏感,而模型能否塞进 24GB 甚至更小的本地环境,往往直接决定它能否被真正部署。

接下来要看的是三项具体验证:Super VL 在独立评测中的视觉语言任务成绩、两款 Bolt 模型在 24GB 与 4GB 级硬件上的真实吞吐表现,以及开放权重被企业与开发者采用的节奏。这些结果会决定效率叙事能否转化为实际装机量。

为什么重要

英伟达把开放模型的能力边界从数据中心推到桌面与边缘设备,常驻智能体的部署成本与硬件门槛正成为新的竞争焦点。

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