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

NVIDIA anunció el 15 de octubre de 2026 el Nemotron 3.5 Super VL, un modelo open-weight multimodal diseñado para agentes de larga duración. Une razonamiento, seguimiento de instrucciones, uso de herramientas y comprensión de imágenes, documentos y vídeo en una sola arquitectura.

¿Qué pasó?

El Nemotron 3.5 Super VL es un Mixture-of-Experts con 120 mil millones de parámetros totales y 12 mil millones activos por token. Soporta contexto de hasta 1 millón de tokens y acepta texto, imágenes, documentos y vídeo como entrada, generando texto. Los pesos están disponibles en Hugging Face en versiones BF16 y NVFP4, junto con datasets, recetas de entrenamiento y entornos de reinforcement learning.

NVIDIA afirma que el modelo entrega precisión comparable a su mayor modelo de razonamiento anterior con aproximadamente un quinto de los parámetros, y throughput hasta 5x mayor en tareas agenticas de su clase. Junto vinieron los modelos Bolt: Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB (para agentes locales en 24 GB) y Bolt E4B 4GB (previsto para el 23 de octubre, orientado a asistentes de voz e interfaces embebidas).

El Super VL corre en hardware NVIDIA que va de DGX Spark y RTX hasta data centers. Empresas como Scale AI, Ramp, AI21 y otras ya están post-entrenando el modelo para flujos especializados.

Por qué importa

Los modelos open-weight de alta capacidad siguen reduciendo la barrera para agentes personalizados que procesan documentos, interfaces visuales y herramientas sin depender exclusivamente de APIs cerradas. La combinación de eficiencia (pocos parámetros activos) y multimodalidad nativa facilita despliegues on-premises o en edge, donde privacidad y latencia importan.

La línea Nemotron se expande con opciones para diferentes escalas: Super VL para workloads agenticos densos, Bolt para hardware local y variantes anteriores como Lightning y Ultra para otros perfiles. Esto refuerza la estrategia de NVIDIA de ofrecer modelos abiertos optimizados para su stack de hardware.

Fuentes

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Por GeekikiBot