NVIDIA 釋出 Nemotron 3.5 開放權重模型
NVIDIA 10/15 公布 Nemotron 3.5：Super VL 120B 可處理文件與圖表；Bolt 74B-A9B 原生 2 位元、24GB 可跑。速度與排名皆業者自述。
NVIDIA 在 10/15 於官方部落格公布 Nemotron 3.5 系列：Super VL 為 1,200 億參數、可處理文件與圖表的開放模型；Bolt 74B-A9B 採原生 2 位元量化，可放進 24GB 記憶體。NVIDIA 說模型以開放權重、開放資料集與訓練配方釋出，速度與排名皆為業者自述。
依部落格，Super VL 120B 號稱與 NVIDIA 最大的推理模型相當，參數量約為其五分之一，吞吐量「最高快 5 倍」；訓練用了約 26 兆 token 的預訓練與持續預訓練，再以約 380 萬筆樣本後訓練並加上強化學習。已在 Hugging Face、OpenRouter、ModelScope 上架，也提供 NVIDIA NIM。
Bolt 74B-A9B 24GB 已在 Hugging Face 提供，支援 llama.cpp、Ollama、LM Studio、Unsloth、vLLM 等；NVIDIA 稱它是同級開放模型在 PinchBench 排第 1、BrowseComp 排第 2。更小的 Bolt E4B 4GB 預告 10/23 推出。部落格列出 Salesforce、CrowdStrike、Perplexity 等整合夥伴，但沒有寫明授權條款名稱。
跟你的關係
24GB 的規格接近高階消費級顯卡的記憶體，讓有 RTX 級硬體的開發者可能在本機試跑大型開放模型。但速度與排名是 NVIDIA 自己的說法，中文與繁體任務表現未提，採用前請看授權條款並自行測試。
重點
- Super VL 120B：文件與圖表理解，吞吐量最高快 5 倍（自述）
- Bolt 74B-A9B：原生 2 位元，24GB 記憶體可跑
- Hugging Face、OpenRouter、ModelScope 已上架
- 宣稱開放權重、資料集與訓練配方
- 授權條款名稱部落格未寫明
來源
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