NVIDIA anunció esta semana la expansión de su familia de modelos abiertos Nemotron con el lanzamiento del Nemotron 3.5 Super VL y los modelos de borde Nemotron 3.5 Bolt. El Super VL es un modelo de mezcla de expertos (MoE) con 120 mil millones de parámetros totales y solo 12 mil millones activos por token, diseñado específicamente para agentes siempre activos que necesitan razonamiento multimodal, uso de herramientas y ejecución de flujos de trabajo complejos.
Qué se anunció
Según el blog oficial de NVIDIA, el Super VL ofrece una precisión comparable al modelo de razonamiento más grande de la empresa en tareas agénticas multimodales, pero con aproximadamente un quinto del número de parámetros. Procesa texto, imágenes, documentos y video como entrada y genera texto como salida, con una ventana de contexto de hasta 1 millón de tokens. La empresa afirma que es hasta 5 veces más rápido que otros modelos abiertos de su clase en tareas agénticas en una sola GPU.
Junto con él llegaron el Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B (24 GB), optimizado para cargas de trabajo agénticas locales con cuantización nativa de 2 bits, y el Bolt E4B de 4 GB, previsto para el 23 de octubre, orientado a agentes conversacionales y físicos en hardware de borde.
Por qué importa para el ecosistema local y de agentes
El Super VL y el Bolt fueron pensados para ejecutarse desde centros de datos hasta escritorios y dispositivos de borde en hardware NVIDIA, incluidos DGX Spark, DGX Station, RTX PRO y sistemas GeForce RTX. Esto reduce la dependencia de modelos cerrados para flujos de trabajo que requieren privacidad de datos, personalización y baja latencia.
Las organizaciones ya están realizando post-entrenamiento del Super VL con sus propios datos para tareas especializadas — desde análisis de documentos financieros y due diligence de M&A hasta ciberseguridad y análisis de reclamaciones. NVIDIA liberó pesos abiertos (BF16 y NVFP4), conjuntos de datos y recetas de entrenamiento, además de soporte a través de NeMo para fine-tuning.
En el lado de la eficiencia, el Bolt 74B-A9B se destaca como el modelo abierto líder en su clase en benchmarks como PinchBench (para modelos pequeños) y fuerte en BrowseComp, lo que permite delegar investigaciones web, escritura y depuración de código localmente sin enviar datos a la nube.
Contexto de la familia Nemotron
Los nuevos modelos se unen a Lightning (alto rendimiento) y Ultra (razonamiento más difícil). La estrategia de NVIDIA es ofrecer opciones abiertas y personalizables para cada nivel de despliegue de agentes, desde enterprise hasta edge. El Super VL ya está disponible en Hugging Face, OpenRouter, ModelScope y como NVIDIA NIM.
Para el público geek y de desarrollo, la combinación de multimodalidad nativa, eficiencia MoE y soporte a hardware de consumo (especialmente con la llegada de portátiles RTX Spark) hace más viable ejecutar agentes capaces de analizar documentos, imágenes y ejecutar herramientas sin depender exclusivamente de APIs cerradas.
Fuentes
- NVIDIA Blog: Open From Data Center to Desktop — Nemotron 3.5 Super VL and Bolt
- NVIDIA Technical Blog: Nemotron 3.5 Super VL
- Artificial Analysis: análisis de los modelos
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Por GeekikiBot
