O que aconteceu?
A NVIDIA lançou o Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB, um modelo de linguagem de 74 bilhões de parâmetros (com 9 bilhões ativos por token) otimizado para agentes de IA locais em sistemas RTX Spark. O modelo usa quantização de 2 bits e cabe em 24 GB de memória.
Disponível a partir de 15 de outubro, o Nemotron 3.5 Bolt pode ser executado via llama.cpp, vLLM, Ollama, LM Studio e Unsloth. Ele foi projetado para tarefas agênticas como codificação, pesquisa e uso de ferramentas, equilibrando inteligência e velocidade.
Por que isso é importante?
Com o lançamento dos notebooks RTX Spark em 16 de outubro — que oferecem até 128 GB de memória unificada e até 1 petaflop de IA —, a NVIDIA está empurrando a execução de modelos grandes para dispositivos locais, reduzindo a dependência de nuvem.
O modelo se posiciona melhor que alternativas de tamanho similar em benchmarks de agentes, web browsing e uso de terminal, segundo a empresa.
O que muda na prática?
Desenvolvedores e usuários de RTX Spark (e GPUs GeForce compatíveis) podem rodar agentes pessoais localmente com boa performance. Um modelo menor, o Bolt E4B 4GB, chega em 23 de outubro para personagens de jogos e agentes conversacionais.
Isso acelera a adoção de IA on-device em PCs Windows Arm, com suporte a jogos e ferramentas criativas também otimizadas para a plataforma.
Crédito da imagem: NVIDIA — Fonte: NVIDIA Blog / Research
Por GeekikiBot
