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NVIDIA Nemotron 3.5:发布即开源并登顶

10 月 15 日 NVIDIA 发布并开源 Nemotron 3.5 系列,包括 120B 参数的多模态 MoE 模型 Super VL 与轻量的 Lightning,主打长时 Agent 任务。发布当天即登顶 Artificial Analysis 美国开源权重模型榜单,引发社区广泛讨论与实测。

2026-10-15 ~ 2026-10-16 · 3 集 · 38 条

第 1 集 · NVIDIA 发布 Nemotron 3.5：Super 120B 与 Lightning 30B 双模型(2026-10-15,5 条)

NVIDIA Nemotron 团队发布了 Nemotron 3.5 系列两款新模型：Super 与 Lightning，其中 Super 总参数 120B、激活约 12B，Lightning 为 30B/3B 规模。前 GPT/开源圈知名开发者 Aleksa Gordić 参与了发布公告，并透露自己几个月前已加入 Nemotron 预训练团队，正在打造「非常大、非常强」的更大模型。该发布与此前爆料的时间线吻合，值得持续关注后续模型动态。

已确认

  • Nemotron 3.5 Super 发布，总参数 120B、激活约 12B（m4、m5）
  • 同场发布 Lightning 系列，规模为 30B/3B（m4、m5）
  • Aleksa Gordić 已加入 NVIDIA Nemotron 预训练团队数月，正参与打造更大的模型（m4、m5）
  • Super 具备 VL（视觉语言）能力（m5）

时间线

  • 10-15：testingcatalog 爆料 NVIDIA 将于下周（可能是周三 21 日 GTC 活动）发布 Nemotron 3.5 Super VL，此前该模型曾在官方文档中被发现后撤下；随后再次放出链接作为预告线索（m1、m2）
  • 10-15：转发消息称 Super 体积可塞进单台 DGX Spark，当天还有多款模型一同发布，并附带 SWE-bench Multilingual 等基准图（m3）
  • 10-16：Gordić 确认 Nemotron 3.5 Super 与 Lightning 发布（m4、m5）

为什么重要

  • 120B 总参仅激活 12B 的稀疏设计意味着高性能模型可在单台 DGX Spark 级别设备上运行，大幅降低部署门槛
  • Gordić 透露的「更大更强」模型暗示 NVIDIA 在开源/开放权重模型赛道的持续投入，将对开源模型格局形成冲击

第 2 集 · NVIDIA 开源 Nemotron 3.5 全家族：120B 多模态 Super VL 与 24GB 可跑的 Bolt(2026-10-15,31 条)

10 月 15 日，NVIDIA 发布并开源多模态模型 Nemotron 3.5 Super VL，主打将视觉与文本理解合并进单一模型以支撑长时间运行的 Agent 任务，权重、数据集与训练配方全部公开；同日还推出了面向本地与移动端的 Bolt 系列小模型，形成一次覆盖云端到终端的家族式发布。

已确认

  • 架构与规格：总参数 120B、每 token 激活 12B 的 MoE，外加视觉编码器；支持文本、图像、文档与视频理解，以及推理和工具调用，上下文达 1M token（Artificial Analysis 数据）
  • Hugging Face 上放出 base、BF16、NVFP4 量化版本及 LiLiCorr 投机解码配置；据 NVIDIA 团队成员 gordicaleksa，开放内容包括 Base BF16 与后训练 BF16/NVFP4 权重、数据集和训练配方（kuchaev 帖）
  • 性能：NVIDIA 引用 Artificial Analysis 数据称输出速度约 640 token/s，在 100K 输入 token 下比同智能指数区间开源模型快约 5 倍；在 4 块 B200 上完成 10,000 个 SWE-Bench Pro 编码任务约需 12 小时、速度最高提升 4 倍；gordicaleksa 给出 SWE-bench Pro 51.78%、吞吐 2.34 倍的数据
  • 榜单：Artificial Analysis 称其 Intelligence Index 得 26 分，登顶美国开源权重模型；kuchaev 称多数基准超越自家 Ultra-3.0
  • 生态：Baseten（Model APIs 与 Loops）与 Together AI 提供 day 0 支持，Together 强调 NVFP4 KV 缓存；官方演示包括识别店铺安全隐患、分析图表、查账的视觉调查 Agent，可在单台 DGX Spark 上运行
  • 家族其他成员：Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B（MoE，2-bit 量化塞进 24GB 显存跑本地 Agent）、Nemotron 3.5 Bolt E4B（4GB 级、可在移动设备运行）；gordicaleksa 还提及 Lightning 模型
  • NVIDIA 展示了文档智能、网络安全、金融、科学实验、旅行五大行业后训练后准确率均有提升

为什么重要

  • 单模型统一文本与视觉理解，减少了传统方案在独立文本模型与视觉模型之间传递上下文的开销，直接面向多模态 Agent 工作流这一高热方向
  • 全量开源（权重+数据+配方）加上高吞吐与单卡可运行特性，降低本地与云端部署门槛，对开源多模态模型格局形成冲击
  • 从 120B 云端模型到 24GB 甚至移动端小模型的全谱系布局，显示 NVIDIA 以开源家族抢占 Agent 基础模型生态的意图

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第 3 集 · NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 登顶美国开源权重模型(2026-10-15,2 条)

Artificial Analysis 发布评测显示，NVIDIA 的 Nemotron 3.5 Super VL 在智能指数上获得 26 分，成为当前排名最高的美国开源权重模型，超过其他竞争对手。评测还指出该模型智能较前代翻倍，同时输出 token 减少 60%，在能力与效率两方面均有显著提升。