NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL et Nemotron 3.5 Bolt

2026-10-15 · Éditeur : NVIDIA · Domaine : Intelligence Artificielle

NVIDIA publie Nemotron 3.5 Super VL, modèle ouvert multimodal de 120 milliards de paramètres (12 milliards actifs), et Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B, version compressée en 2 bits qui tient dans 24 Go pour les agents locaux.

Ce qui change

  • Super VL : MoE hybride Mamba-2/Transformer de 120 milliards de paramètres, 12 milliards actifs, contexte jusqu'à 1 million de jetons.
  • Entrées texte, image et vidéo (MP4 jusqu'à 2 minutes), sortie texte ; licence OpenMDW-1.1, usage commercial autorisé.
  • Entraîné sur environ 26 000 milliards de jetons, puis post-entraîné sur environ 3,8 millions d'échantillons et par apprentissage par renforcement.
  • Bolt 74B-A9B : quantification native en 2 bits, 24 Go de mémoire, pour PC GeForce RTX, DGX Spark et portables RTX Spark.
  • Bolt E4B (4 Go), pour agents conversationnels et physiques, annoncé pour le 23 octobre.

### Contexte NVIDIA étend la famille Nemotron 3.5, après Nemotron 3.5 Lightning en août, vers la vision et le poste de travail. La sortie coïncide avec l'arrivée des portables RTX Spark le 16 octobre. ### Caractéristiques | Élément | Super VL 120B-A12B | Bolt 74B-A9B 24GB | |---|---|---| | Paramètres | 120 milliards, 12 milliards actifs | 74 milliards, 9 milliards actifs | | Architecture | MoE hybride Mamba-2/Transformer, 512 experts routés, prédiction multi-jetons, encodeur C-RADIO | Compressé à partir de Super VL, 2 bits natifs | | Mémoire visée | Centre de données, DGX, RTX PRO, Jetson | 24 Go | | Distribution | Hugging Face, OpenRouter, ModelScope, NVIDIA NIM | Hugging Face ; llama.cpp, Ollama, LM Studio, Unsloth, vLLM | ### Benchmarks Scores publiés par l'éditeur (fiche Hugging Face, Super VL en BF16). | Benchmark | Score | |---|---| | GPQA Diamond | 89,52 | | LiveCodeBench v6 | 88,22 | | SWE-bench Verified | 71,10 | | OSWorld-Verified | 51,14 | | HLE (texte seul) | 31,79 | NVIDIA classe Bolt premier modèle ouvert de sa catégorie sur PinchBench et deuxième sur BrowseComp. ### À retenir NVIDIA décline un même modèle ouvert du centre de données jusqu'au PC de bureau, avec une licence permissive et une quantification 2 bits pensée pour les agents locaux.

Liens

Tags : LLM, Poids ouverts, NVIDIA, Nemotron, MoE, Multimodal, Contexte 1M