NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL 并多平台上线

NVIDIA 发布开源多模态模型 Nemotron 3.5 Super VL，总参数 120B、每 token 激活 12B，结合推理与工具调用，支持文本、图像、文档和视频理解，面向长时间运行的 AI 智能体。该模型已上线 fal 平台，可用于图像、文档和视频理解、视觉推理与工具调用、文档智能和 AI 智能体等场景。

立即体验。 文本：https://fal.ai/models/nvidia/nemotron-3-5-super/text 视觉：https://fal.ai/models/nvidia/nemotron-3-5-super/vision 视频：https://fal.ai/models/nvidia/nemotron-3-5-super/video

Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB 在 Intelligence Index 每项任务上使用 82k 输出 token，是 Nemotron 3.5 Super VL（46k）的 1.8 倍、Nemotron 3 Ultra（28k）的 2.9 倍，但仍比 Nemotron 3 Super（114k）少 28%。

NVIDIA 新 Bolt 系列首款模型 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB 在 Intelligence Index 上得分 21.4，在 100B 参数以下模型中排第 4，在美国同类模型中排第 1。它比 Nemotron 3 Super（12.8）高 8.6 分，总参数量少 39%；对比 Nemotron 3 Ultra，在 AutomationBench-AA（15.5% 对 3.0%）和 AA-Briefcase（912 对 874 Elo）上领先，但在 AA-LCR（70% 对 79%）和 Humanity's Last Exam（25% 对 28%）上落后。

在预发布的 @DeepInfra 端点上以 NVFP4 权重进行测量，Nemotron 3.5 Super VL 在 100k token 提示词下达到约 630 tokens/s 的输出速度。这是我们在该提示词长度下测得的、Intelligence Index 得分 20 及以上的所有模型中最快的。 约为 Inkling Small（124 tokens/s）的 5 倍、Nemotron 3 Ultra（235）的 2.7 倍、Nemotron 3 Super（140）的 4.5 倍。其首 token 返回时间为 1.8s，而 Nemotron 3 Ultra 为 4.4s，Inkling Small 为 8.5s。

Nemotron 3.5 Super VL 在 Intelligence Index 每项任务上使用 46k 输出 token，比其前代 Nemotron 3 Super（114k）少约 60%，也少于 K2 Horizon 375B A23B（52k）和 MiMo-V2.6-Pro（64k） 尽管 token 效率明显提升，Nemotron 3.5 Super VL 在 Intelligence Index vs. 每任务输出 Token 前沿对比中仍落后不少

Artificial Analysis 的 Intelligence Index 显示，Nemotron 3.5 Super VL 以 26 分成为美国得分最高的开源权重模型，略高于 Thinking Machines 的 Inkling Small（26），并超过 NVIDIA 上一代旗舰 Nemotron 3 Ultra（23）和 Meta 的 Muse Glimmer（17）。但在开源权重智能水平上，美国仍落后于阿联酋的 K2 Horizon 375B A23B（31）和中国的 MiMo-V2.6-Pro（46）。

NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL 与 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB 两款开源权重模型，前者在 Artificial Analysis Intelligence Index 上得分 26，成为领先的美国开源权重模型。

试用：https://openrouter.ai/nvidia/nemotron-3.5-super-vl:free

NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 已在 OpenRouter 上线。这是 NVIDIA 推出的开源 120B-A12B 多模态模型，面向需要看、推理并跨文本、图像、文档、GUI 和视频执行动作的长时智能体，支持 1M 上下文。

立即体验。 文本：https://fal.ai/models/nvidia/nemotron-3-5-super/text 视觉：https://fal.ai/models/nvidia/nemotron-3-5-super/vision 视频：https://fal.ai/models/nvidia/nemotron-3-5-super/video

NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 已在 fal 上线，这是一个开放权重多模态模型，总参数 120B、每 token 激活 12B，面向视觉推理与智能体工作流。该模型支持图像、文档和视频理解，以及视觉推理和工具调用，可用于文档智能与 AI 智能体场景。

英伟达推出开放多模态模型 Nemotron 3.5 Super VL，面向持续运行、执行多步骤任务的 AI 智能体，采用 MoE 架构，总参数 1200 亿、激活参数 120 亿，单张 GPU 上执行智能体任务的吞吐量最高可达同规模其他开放模型的 5 倍。

NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 在 Baseten 上线，基于 Nemotron 3 Super 架构，是 120B 参数的 MoE 模型，每 token 激活 12B 参数，新增视觉编码器以支持文档、图像、应用界面和视频输入。

NVIDIA 发布开源模型 Nemotron 3.5 Super VL，120B 参数，主打多模态智能体任务，官方称吞吐量最高可达同类模型的 5 倍，并称其精度接近自家最大推理模型而参数量约为五分之一。

NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL，一款面向专业工作流的开放可定制多模态模型，采用 120B 参数的 MoE 架构，激活 12B 参数。该模型面向需要读取文档、跨来源核对信息、遵循公司政策并调用多个工具的长流程企业智能体场景。

NVIDIA 发布开源多模态模型 Nemotron 3.5 Super VL，采用 120B 总参数、12B 激活参数的 MoE 架构，支持文本、图像、文档和视频输入，输出文本。

Prime Intellect 与 NVIDIA 构建 2500 个企业任务数据集，用 GRPO 对 NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 做后训练，在 AutomationBench-AA 公开集上从 34.0% 提升到 57.7%。

NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL 与 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 两款开源权重模型。