15 октября 2026 года The Decoder сообщил о выпуске Nvidia мультимодальной модели Nemotron 3.5 Super VL для корпоративных ИИ-агентов. В той же публикации описаны два компактных варианта Bolt: 74B-A9B с заявленным ориентиром в 24 ГБ памяти и E4B для 4 ГБ, которую Nvidia планировала выпустить позднее в октябре. Это различие важно компаниям, выбирающим между корпоративным развёртыванием и локальными задачами: цифры памяти — заявления о вариантах моделей, а не подтверждение совместимости с любым устройством.
The Decoder, 15 октября 2026 года, описывает Super VL как модель для фоновых агентов, работающих с текстом, изображениями, документами и видео. По сообщению издания со ссылкой на техническое объяснение Nvidia, модель использует архитектуру Mixture-of-Experts: из 120 млрд параметров на каждом токене активны 12 млрд. Число активных параметров не означает, что для запуска достаточно памяти, как для модели на 12 млрд параметров.
Bolt: локальные сценарии и требования к памяти
По данным The Decoder, Bolt 74B-A9B предназначена для локальных агентских задач — например, многошаговой работы и вызова инструментов. Издание пишет, что Nvidia использует для её весов 2-битное квантование, чтобы уместить вариант в ориентир 24 ГБ памяти. Bolt E4B рассчитана на 4 ГБ и голосовых помощников, но на дату публикации ещё ожидалась позднее в октябре. Эти характеристики не заменяют проверку требований к конкретной системе; публикация не приводит результата редакционного теста на компьютерах читателей.
Что именно заявлено о производительности
Nvidia утверждает, что Super VL достигает точности Nemotron 3 Ultra на некоторых агентских задачах при примерно в пять раз меньшем числе параметров. Это сравнение относится к описанным задачам — следованию инструкциям, вызову инструментов, многошаговым бизнес-процессам и анализу изображений, — а не ко всем возможным применениям.
The Decoder также сообщает об отдельном тесте EXO Labs на DGX Spark: согласно пересказу издания, среди проверенных моделей не нашлось другой, которая одновременно превосходила бы Super VL по точности и скорости. Подробностей в доступном описании недостаточно, чтобы оценить методику и распространить этот результат на другие наборы задач или конфигурации.
Корпоративная конфигурация и ограничения оценки
По данным The Decoder, Nvidia заявляет, что связка Super VL с системой вывода Dynamo на 16 GPU B200 обслуживает в восемь раз больше одновременных пользователей, а время до первого токена снижается на 85%. Это показатели, приписанные производителю; источник не даёт оснований считать их независимым сравнением или гарантией для любой нагрузки. Подробная независимая оценка в доступных материалах отсутствует. Там же не указаны цена и полные условия лицензии, поэтому по этой публикации нельзя установить стоимость развёртывания или назвать модель безоговорочно свободной.
