Dos modelos, ambos pensados para salir baratos
Nvidia ha publicado Nemotron 3.5 Super VL, un modelo multimodal abierto con 120.000 millones de parámetros, de los que 12.000 millones se activan por token, y Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB, un modelo para el borde con 74.000 millones totales y 9.000 millones activos que usa cuantización nativa de dos bits para caber en 24 GB de memoria. Nvidia llama a Super VL el modelo abierto de agentes más rápido de su categoría y afirma que es unas cinco veces más rápido que el siguiente de esa categoría.
Super VL procesa texto, imágenes, documentos y vídeo. The Decoder informa de que fue destilado del mayor Nemotron 3 Ultra y usa el formato de cuatro bits NVFP4 de la casa: en GPU Blackwell funciona enteramente con precisión de cuatro bits, y en tarjetas anteriores guarda los pesos a cuatro bits y calcula a dieciséis.
Las cifras que da Nvidia, y la que no
Nvidia dice que Super VL es comparable a su mayor modelo de razonamiento con alrededor de una quinta parte de los parámetros, y que Bolt 74B es primero entre los modelos abiertos de su categoría en PinchBench y segundo en BrowseComp. No da ninguna cifra para ninguno de los dos. En el índice independiente Artificial Analysis Intelligence Index, The Decoder sitúa a Super VL en 26 y a Bolt en 21: por encima de Nemotron 3 Ultra y muy por debajo de la frontera cerrada, con Claude Opus 5.5 en 58 en el mismo gráfico.
Las afirmaciones sobre servicio son más concretas. Nvidia asegura que, con su pila Dynamo, Super VL atiende hasta ocho veces más usuarios simultáneos con un 85% menos de latencia. El entrenamiento consumió unos 26 billones de tokens entre preentrenamiento y preentrenamiento continuado, seguidos de unos 3,8 millones de muestras de posentrenamiento y aprendizaje por refuerzo en decenas de entornos.
Dónde funciona y quién ya lo usa
Super VL está en Hugging Face, OpenRouter, la comunidad ModelScope y como microservicio NIM de Nvidia. Bolt 74B está en Hugging Face y funciona con llama.cpp, Ollama, LM Studio, Unsloth y vLLM en PC con GeForce RTX, DGX Spark, DGX Station y estaciones RTX PRO. Un Bolt E4B 4GB más pequeño, orientado a agentes de voz, llega el 23 de octubre, y Nvidia dice que los modelos están pensados para los portátiles RTX Spark que salen el 16 de octubre.
Nvidia enumera una larga lista de empresas que ya posentrenan o despliegan los modelos, entre ellas Scale AI, AI21, Mercor, Ramp, Lila Sciences, Atlassian, CrowdStrike, Dassault Systèmes, Perplexity, Salesforce y Synopsys. The Decoder añade que Super VL se desarrolló con una Nemotron Coalition en la que figuran Mistral AI, Thinking Machines Lab, Perplexity y Black Forest Labs.
Qué vigilar
Nvidia publica pesos, conjuntos de datos y recetas de entrenamiento, así que lo anterior se puede comprobar de una manera que los gráficos de los fabricantes no permiten. La conferencia inaugural de Jensen Huang en GTC Berlín, el 21 de octubre, es el próximo punto donde la línea Nemotron puede moverse.
