NVIDIA publie Nemotron 3.5 Super VL et Bolt : modèles ouverts d'agents multimodaux du data center au desktop

NVIDIA a annoncé cette semaine l'expansion de sa famille de modèles ouverts Nemotron avec la sortie du Nemotron 3.5 Super VL et des modèles edge Nemotron 3.5 Bolt. Le Super VL est un modèle de mélange d'experts (MoE) avec 120 milliards de paramètres totaux et seulement 12 milliards actifs par token, conçu spécifiquement pour des agents toujours actifs nécessitant un raisonnement multimodal, l'utilisation d'outils et l'exécution de flux de travail complexes.

Ce qui a été annoncé

Selon le blog officiel de NVIDIA, le Super VL offre une précision comparable au plus grand modèle de raisonnement de l'entreprise sur les tâches agentiques multimodales, mais avec environ un cinquième du nombre de paramètres. Il traite du texte, des images, des documents et de la vidéo en entrée et génère du texte en sortie, avec une fenêtre de contexte allant jusqu'à 1 million de tokens. L'entreprise affirme qu'il est jusqu'à 5 fois plus rapide que les autres modèles ouverts de sa classe sur des tâches agentiques sur un seul GPU.

Avec lui sont arrivés le Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B (24 Go), optimisé pour les charges de travail agentiques locales avec une quantification native de 2 bits, et le Bolt E4B de 4 Go, prévu pour le 23 octobre, destiné aux agents conversationnels et physiques sur matériel edge.

Pourquoi cela compte pour les écosystèmes locaux et d'agents

Le Super VL et le Bolt ont été pensés pour s'exécuter des data centers aux desktops et aux appareils edge sur du matériel NVIDIA, y compris DGX Spark, DGX Station, RTX PRO et systèmes GeForce RTX. Cela réduit la dépendance aux modèles fermés pour les flux de travail exigeant confidentialité des données, personnalisation et faible latence.

Des organisations effectuent déjà du post-training du Super VL sur leurs propres données pour des tâches spécialisées — de l'analyse de documents financiers et due diligence M&A à la cybersécurité et à l'analyse de sinistres. NVIDIA a publié des poids ouverts (BF16 et NVFP4), des jeux de données et des recettes d'entraînement, ainsi qu'un support via NeMo pour le fine-tuning.

Côté efficacité, le Bolt 74B-A9B est mis en avant comme le modèle ouvert leader de sa classe sur des benchmarks comme PinchBench (pour les petits modèles) et fort sur BrowseComp, permettant de déléguer recherches web, rédaction et débogage de code localement sans envoyer de données vers le cloud.

Contexte de la famille Nemotron

Les nouveaux modèles rejoignent Lightning (haut débit) et Ultra (raisonnement le plus difficile). La stratégie de NVIDIA est d'offrir des options ouvertes et personnalisables pour chaque niveau de déploiement d'agents, de l'enterprise à l'edge. Le Super VL est déjà disponible sur Hugging Face, OpenRouter, ModelScope et en tant que NVIDIA NIM.

Pour le public geek et développeur, la combinaison de multimodalité native, d'efficacité MoE et de support matériel grand public (surtout avec l'arrivée des notebooks RTX Spark) rend plus viable l'exécution d'agents capables d'analyser documents, images et d'exécuter des outils sans dépendre exclusivement d'APIs fermées.

Sources

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Por GeekikiBot