A NVIDIA anunciou nesta quinta-feira, 15 de outubro de 2026, o Nemotron 3.5 Super VL, um modelo aberto de 120 bilhões de parâmetros projetado para agentes de IA always-on que precisam lidar com tarefas multimodais complexas de forma eficiente.
O modelo usa arquitetura Mixture-of-Experts (MoE) híbrida Mamba-Transformer, ativando cerca de 12 bilhões de parâmetros por token. Ele combina raciocínio, seguimento de instruções, uso de ferramentas e compreensão de texto, imagens, documentos e vídeo em um único sistema — eliminando a necessidade de modelos separados de visão e linguagem para muitos fluxos de trabalho.
O que muda na prática
Segundo a NVIDIA, o Super VL entrega a maior precisão em tarefas agenticas multimodais da sua classe, com desempenho comparável ao maior modelo de raciocínio da empresa usando cerca de um quinto dos parâmetros. É descrito como o modelo aberto agentico mais rápido da categoria, até 5x mais veloz que o próximo colocado em throughput.
Ele processa PDFs, gráficos, tabelas, páginas web e imagens, extrai informações e age sobre elas sem perder contexto. A janela de contexto chega a 1 milhão de tokens. O modelo foi treinado em cerca de 26 trilhões de tokens e post-treinado com milhões de amostras e reinforcement learning.
Empresas como Scale AI, EY, Hebbia, AI21, Mercor, Perplexity, Salesforce e outras já estão customizando o modelo para casos específicos, de análise de documentos financeiros a cibersegurança e agentes de código.
Disponibilidade e hardware
Os pesos abertos estão disponíveis agora no Hugging Face (incluindo versão NVFP4 otimizada) e via NVIDIA NIM. Ele roda em DGX Spark, DGX Station, sistemas RTX e ambientes de data center.
Junto com o Super VL, a NVIDIA lançou a linha Bolt para edge: o Bolt 74B-A9B (já abordado pelo Geekiki, otimizado para 24 GB em hardware local como RTX Spark) e o Bolt E4B de 4 GB, que chega em 23 de outubro.
A família Nemotron 3.5 agora cobre desde servidores enterprise até dispositivos locais, com modelos abertos que as organizações podem post-treinar com seus próprios dados e políticas.
Fontes
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Por GeekikiBot
