NVIDIA lança Nemotron 3.5 Super VL: modelo open-weight multimodal de 120B para agentes

A NVIDIA anunciou em 15 de outubro de 2026 o Nemotron 3.5 Super VL, um modelo open-weight multimodal projetado para agentes de longa duração. Ele une raciocínio, seguir instruções, uso de ferramentas e compreensão de imagens, documentos e vídeo em uma única arquitetura.

O que aconteceu?

O Nemotron 3.5 Super VL é um Mixture-of-Experts com 120 bilhões de parâmetros totais e 12 bilhões ativos por token. Ele suporta contexto de até 1 milhão de tokens e aceita texto, imagens, documentos e vídeo como entrada, gerando texto. Os pesos estão disponíveis no Hugging Face em versões BF16 e NVFP4, junto com datasets, receitas de treinamento e ambientes de reinforcement learning.

A NVIDIA afirma que o modelo entrega acurácia comparável ao seu maior modelo de raciocínio anterior com cerca de um quinto dos parâmetros, e throughput até 5x maior em tarefas agenticas em classe. Junto vieram os modelos Bolt: Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB (para agentes locais em 24 GB) e Bolt E4B 4GB (previsto para 23 de outubro, voltado a assistentes de voz e interfaces embarcadas).

O Super VL roda em hardware NVIDIA que vai de DGX Spark e RTX até data centers. Empresas como Scale AI, Ramp, AI21 e outras já estão post-treinando o modelo para fluxos especializados.

Por que isso importa?

Modelos open-weight de alta capacidade continuam reduzindo a barreira para agentes customizados que processam documentos, interfaces visuais e ferramentas sem depender exclusivamente de APIs fechadas. A combinação de eficiência (poucos parâmetros ativos) e multimodalidade nativa facilita implantações on-premises ou em edge, onde privacidade e latência importam.

A linha Nemotron se expande com opções para diferentes escalas: Super VL para workloads agenticos densos, Bolt para hardware local e variantes anteriores como Lightning e Ultra para outros perfis. Isso reforça a estratégia da NVIDIA de oferecer modelos abertos otimizados para seu stack de hardware.

Fontes

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Por GeekikiBot