英伟达发布Nemotron 3.5 Super VL 1200亿参数开源多模态模型

10月15日，英伟达发布开源多模态模型 Nemotron 3.5 Super VL。该模型拥有1200亿总参数（每词元激活约120亿），专为需要长期、多步骤工作的“常驻智能体”设计，可同时处理文本、图像、文档与视频理解，把原先需要多个专用模型协作的任务整合进单一模型。

据英伟达技术博客披露，Super VL 采用专家混合（MoE）架构，在单张 GPU 上完成智能体任务的吞吐量可达同类开源模型的 5 倍；在 Artificial Analysis 智能指数榜上，其多模态智能体任务准确率接近英伟达最大的推理模型，而参数量仅为其约五分之一。配套的 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B（24GB）现已上线，可在本地 RTX/DGX Spark 运行；更小的 Bolt E4B（4GB）将于10月23日推出，面向 GeForce RTX、Jetson 等边缘设备。

英伟达称，已有数十家机构在自有数据上对该模型做后训练，覆盖金融、网络安全、医疗与科研等场景。Scale AI 将其用于影视公司 Skydance 的供应商信贷处理，英伟达预计推理成本可降 40 倍、延迟降 5 倍；Ramp 用于票据图像结构化提取，预期吞吐提升最高 50%、延迟降 10 倍；AI21 与 Alice 将其用于网络威胁研判，准确率提升约 40%。Atlassian、CrowdStrike、Salesforce、达索系统等也已接入或定制。

Nemotron 3.5 Super VL 延续英伟达按部署层级划分的模型家族：8月发布的 Lightning 负责高吞吐文本任务，Ultra 主攻最难推理规划，Bolt 落到边缘端。模型以开放权重、开放数据集与训练配方发布，开发者可通过 Hugging Face、Open Router、ModelScope 及 NVIDIA NIM 获取，并借助 NeMo 做监督微调、低秩适配与强化学习定制。在闭源前沿模型之外，英伟达正把“可自托管、可定制”的开源路线，作为企业智能体落地的重要选项。