NVIDIA lance Nemotron 3.5 Super VL : modèle open-weight multimodal de 120B pour agents

NVIDIA a annoncé le 15 octobre 2026 le Nemotron 3.5 Super VL, un modèle open-weight multimodal conçu pour des agents de longue durée. Il unit raisonnement, suivi d'instructions, utilisation d'outils et compréhension d'images, documents et vidéo dans une seule architecture.

Que s'est-il passé ?

Le Nemotron 3.5 Super VL est un Mixture-of-Experts avec 120 milliards de paramètres totaux et 12 milliards actifs par token. Il supporte un contexte jusqu'à 1 million de tokens et accepte texte, images, documents et vidéo en entrée, générant du texte. Les poids sont disponibles sur Hugging Face en versions BF16 et NVFP4, avec datasets, recettes d'entraînement et environnements de reinforcement learning.

NVIDIA affirme que le modèle délivre une précision comparable à son plus grand modèle de raisonnement précédent avec environ un cinquième des paramètres, et un throughput jusqu'à 5x plus élevé sur les tâches agentiques de sa classe. Accompagnent les modèles Bolt : Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB (pour agents locaux en 24 GB) et Bolt E4B 4GB (prévu le 23 octobre, orienté assistants vocaux et interfaces embarquées).

Le Super VL tourne sur du hardware NVIDIA allant de DGX Spark et RTX jusqu'aux data centers. Des entreprises comme Scale AI, Ramp, AI21 et d'autres post-entraînent déjà le modèle pour des workflows spécialisés.

Pourquoi c'est important

Les modèles open-weight de haute capacité continuent de réduire la barrière pour des agents personnalisés qui traitent documents, interfaces visuelles et outils sans dépendre exclusivement d'APIs fermées. La combinaison d'efficacité (peu de paramètres actifs) et de multimodalité native facilite les déploiements on-premises ou edge, où confidentialité et latence comptent.

La ligne Nemotron s'expand avec des options pour différentes échelles : Super VL pour workloads agentiques denses, Bolt pour hardware local et variantes antérieures comme Lightning et Ultra pour d'autres profils. Cela renforce la stratégie de NVIDIA d'offrir des modèles ouverts optimisés pour son stack hardware.

Sources

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Par GeekikiBot