NVIDIA выпустила три новые нейросети Nemotron 3.5 для автономных ИИ-агентов
Компания NVIDIA представила три новые открытые модели искусственного интеллекта семейства Nemotron 3.5, предназначенные для автономных ИИ-агентов. Главной новинкой стала Nemotron 3.5 Super VL с 120 миллиардами параметров, способная анализировать изображения, документы и видео, писать программный код и самостоятельно выполнять многоэтапные задачи с использованием внешних инструментов. По данным компании, в определённых тестах она обеспечивает до пяти раз более высокую скорость генерации текста по сравнению с сопоставимыми открытыми моделями.
Nemotron 3.5 Super VL использует архитектуру Mixture of Experts, или «смесь экспертов». Хотя модель содержит 120 миллиардов параметров, для обработки каждого фрагмента текста задействуется только около 12 миллиардов. Такой подход позволяет уменьшить вычислительную нагрузку, сохраняя возможности крупной нейросети.
В архитектуре объединены механизмы Mamba и Transformer, а для обработки изображений используется отдельный визуальный кодировщик. Модель способна работать не только с текстовыми запросами, но и с таблицами, графиками, многостраничными документами, веб-страницами и видеозаписями. Благодаря этому ИИ-агенты могут выполнять сложные рабочие процессы без постоянного переключения между отдельными языковыми и визуальными моделями.
NVIDIA утверждает, что в тестах платформы Artificial Analysis новая модель достигла скорости свыше 600 токенов в секунду при обработке больших контекстов. Показатель оказался до пяти раз выше, чем у отдельных конкурентов в той же категории. При этом в испытании с 10 тысячами задач программирования время выполнения работы сократилось примерно в четыре раза. Результаты зависят от используемого оборудования, программной среды и характера задач.
Разработчики также представили Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B, ориентированную на локальный запуск ИИ-агентов. Модель содержит 74 миллиарда параметров, из которых около девяти миллиардов активируются при обработке каждого токена. Благодаря двухбитной квантизации её веса помещаются примерно в 24 ГБ памяти, что позволяет использовать нейросеть на совместимых компьютерах с видеокартами NVIDIA RTX и компактных системах DGX Spark.
Bolt 74B-A9B предназначена для помощи в программировании, поиска информации и автоматизации повседневных задач без обязательного обращения к облачным серверам. Она совместима с популярными инструментами локального запуска нейросетей, включая Ollama, LM Studio и llama.cpp. По заявлению NVIDIA, модель заняла первое место среди открытых решений своего класса в тесте PinchBench и второе место в BrowseComp.
Третья модель, Nemotron 3.5 Bolt E4B, рассчитана на устройства с ещё более ограниченными ресурсами. Для её размещения требуется около 4 ГБ памяти. Она предназначена для голосовых помощников, интерактивных персонажей и встроенных ИИ-систем, в том числе работающих на платформе NVIDIA Jetson. Её выпуск запланирован на 23 октября 2026 года.
Отдельное внимание NVIDIA уделила возможности самостоятельной настройки новых нейросетей. Компания открыла веса Super VL, обучающие наборы данных и инструменты для дополнительного обучения с помощью платформы NeMo. При создании Super VL использовалось около 26 триллионов токенов, а последующее обучение включало примерно 3,8 миллиона примеров и обучение с подкреплением.
Некоторые организации уже адаптируют модель под конкретные задачи. Scale AI использовала её для обработки финансовых документов, а компании AI21 и Alice — для анализа киберугроз. NVIDIA также сообщает о сотрудничестве с разработчиками систем автоматизации программирования, финансового анализа и корпоративного поиска.
Nemotron 3.5 Super VL и Bolt 74B-A9B доступны для загрузки на Hugging Face. Старшая модель также предоставляется через OpenRouter, ModelScope и сервис NVIDIA NIM. Новые разработки направлены на расширение возможностей ИИ-агентов, которые могут работать не только в крупных центрах обработки данных, но и непосредственно на компьютерах пользователей.