英伟达开源 Nemotron 3.5 Super VL,评测成绩分化
先了解这件事
Prime Intellect 与 NVIDIA 构建 2,500 个经验证的企业任务,用 GRPO 在 128 块 GB200 GPU 上训练约 11 小时,将 Nemotron 3.5 Super VL 在 AutomationBench-AA 公开分割上的得分从 34.0% 提升到 57.7%,相对提升 70%。
摘自 Prime Intellect
事件进展
9 个进展
- 10月26日 21:52 · 1 篇报道ARC Prize公布NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL在ARC-AGI的评测结果ARC Prize:NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 的 ARC-AGI 评测成绩
- 10月16日 03:47 · 1 篇报道OpenCode免费接入Nemotron 3.5 Super VLopencode:Nemotron 3.5 Super VL 在 OpenCode 免费开放
- 10月16日 02:03 · 2 篇报道Nemotron 3.5 Super VL 上线 PerplexityAravind Srinivas:Nemotron 上线 Perplexity
- 10月15日 23:30 · 2 篇报道OpenRouter 上线混合 Mamba-Transformer MoE 模型OpenRouter:混合Mamba-Transformer MoE模型发布
- 10月15日 23:27 · 4 篇报道fal上线Nemotron 3.5 Super VL模型fal:NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 开放权重多模态模型上线 fal
- 10月15日 23:10 · 1 篇报道Baseten上线Nemotron 3.5 Super VLBaseten 工程博客:NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 上线 Baseten
- 10月15日 08:00 · 1 篇报道SGLang支持Nemotron 3.5 Super VLLMSYS Blog:SGLang 为 NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 提供 Day-0 支持
- 10月15日 00:00 · 12 篇报道NVIDIA 宣布 Nemotron 3.5 Super VL 模型NVIDIA Blog:NVIDIA 发布开源 Nemotron 3.5 Super VL 及 Bolt 两款边缘模型
- 10月15日 00:00 · 1 篇报道Prime Intellect与NVIDIA发布Nemotron企业后训练研究Prime Intellect:Prime Intellect 与 NVIDIA 后训练 Nemotron 3.5 Super VL,AutomationBench-AA 提升 23.7 分
报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
- ARC PrizeNVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 的 ARC-AGI 评测成绩
来自 @NVIDIAAI 的 NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 在 ARC-AGI(Verified)上的成绩: - ARC-AGI-2:1.94%,$0.02/任务 - ARC-AGI-1:22.67%,$0.03/任务 Nemotron 3.5 Super VL 是我们评测的首个 NVIDIA 模型。
- NVIDIA BlogNVIDIA 欧洲云合作伙伴扩展区域算力,支持安全 AI 智能体
NVIDIA 在欧洲、北欧、非洲和中亚的云合作伙伴正扩展区域算力,用于模型训练与推理及智能体、物理 AI 应用开发。Nscale 测试显示,基于 GB300 NVL72 的 NVIDIA DSX MaxLPS 在同等供电预算下多支持 37% 的 GPU、聚合推理吞吐提升近 50%。
- NVIDIA:NewsroomNVIDIA 与 UW 医学院蛋白质设计研究所发布开源蛋白质设计模型 RFD4-Proteina
NVIDIA 在 GTC Berlin 宣布与多家医疗和研究机构合作,并与 UW Medicine 蛋白质设计研究所共同推出 BioNeMo 开源模型 RFD4-Proteina,将可编程蛋白质设计与搜索能力结合。
- NVIDIA BlogNVIDIA 发布 Nemotron 3.5、Cosmos 3.5 等开放模型,推进欧洲主权智能
NVIDIA 扩展其开放模型家族,覆盖语言、机器人、生物和量子计算领域,帮助开发者和企业用本地数据定制并部署在自有基础设施上。
- Artificial AnalysisArtificial Analysis 盘点上周美国开源权重模型进展:Nemotron 3.5、Muse Spark Open、Beam 1.0
Artificial Analysis 盘点上周美国开源权重模型在智能和参数效率上的进展。
- MarkTechPostNVIDIA 发布 120B 开源多模态智能体模型 Nemotron 3.5 Super VL
NVIDIA 发布开源视觉语言模型 Nemotron 3.5 Super VL,120B 参数 MoE 架构、每 token 激活 12B,上下文最高 1M tokens,权重采用 OpenMDW-1.1 许可证,单个模型可处理文本、图像、文档和视频并支持工具调用与代码生成。
- opencodeNemotron 3.5 Super VL 在 OpenCode 免费开放
OpenCode 宣布 Nemotron 3.5 Super VL 现已在平台免费可用。该模型为 NVIDIA 最新开源模型,总参数 120B、激活 12B,支持多模态,面向长时间运行的 Agent 场景构建。
- PerplexityNVIDIA Nemotron 3.5 上线 Perplexity
NVIDIA 的 Nemotron 3.5 Super VL 现已在 Perplexity 上面向 Pro 和 Max 订阅用户开放,并已接入 Agent API。
- The Decoder:AI News精选Nvidia 发布开源多模态模型 Nemotron 3.5 Super VL,主打企业级持续运行的 AI 智能体
Nvidia 发布 120B 参数(每 token 激活 12B)的开源多模态模型 Nemotron 3.5 Super VL,面向企业后台持续运行的智能体,由 Nemotron 3 Ultra 蒸馏而来,号称以约五分之一的参数达到 Ultra 的准确率。
- falNVIDIA Nemotron 3.5 Super 上线 fal
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
- falNVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 多模态模型上线 fal 平台
fal 宣布 NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 多模态模型上线其平台,该开源权重模型总参数 120B、每 token 激活 12B,面向视觉推理和智能体工作流。能力涵盖图像、文档和视频理解,以及视觉推理、工具调用、文档智能和 AI 智能体场景。
- Artificial AnalysisNvidia 发布 Nemotron 3.5 Super VL 与 Bolt 74B-A9B,登顶美国开源权重模型
Artificial Analysis 评测显示,Nvidia 的 Nemotron 3.5 Super VL 在 Artificial Analysis Intelligence Index 得分 26,成为领先美国开源权重模型,智能是上代 Nemotron 3 Super(13)的两倍,且每任务输出 token 减少约 60%。
- OpenRouter混合Mamba-Transformer MoE模型发布
混合Mamba-Transformer MoE,具备多token预测,输出更快。专为文档智能、网络研究、客户服务和视频理解打造。
- OpenRouterNVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 上线 OpenRouter
OpenRouter 宣布 NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 上线。该模型为开源 120B-A12B 多模态模型,面向能看、推理并行动的长时运行智能体,覆盖文本、图像、文档、GUI 和视频,支持 1M 上下文。
- falNVIDIA Nemotron 3.5 Super 上线 fal
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
- falNVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 开放权重多模态模型上线 fal
fal 宣布 NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 上线其平台。该开放权重多模态模型总参数 120B、每 token 激活 12B,面向视觉推理和智能体工作流构建,支持图像、文档和视频理解,具备视觉推理与工具调用、文档智能和 AI agents 能力。
- UnslothNVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Bolt 与 Super VL 两款开源模型
NVIDIA 发布两款开源模型 Nemotron-3.5-Bolt 和 Nemotron-3.5-Super-VL。Bolt-74B-A9B 可在 24GB RAM 上运行,Super-VL-120B-A12B 需 82GB RAM,结合 NVIDIA 官方介绍,Super VL 支持文本、图像、文档和视频理解,并具备推理与工具调用能力,面向长时运行的 AI 智能体。Unsloth 已提供两款模型的 GGUF 下载和使用指南。
- IT之家·人工智能英伟达发布 1200 亿参数开源多模态模型 Nemotron 3.5 Super VL,单 GPU 智能体任务吞吐量最高提升 5 倍
英伟达发布开放多模态模型 Nemotron 3.5 Super VL,采用 MoE 架构,总参数 1200 亿、激活 120 亿,将推理、工具调用与文本、图像、文档及视频理解整合,官方称单 GPU 智能体任务吞吐量最高达同规模开放模型的 5 倍。
- Baseten 工程博客NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 上线 Baseten
NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 在 Baseten 上线,基于 Nemotron 3 Super 架构的 120B 参数 MoE 模型,每 token 激活 12B 参数,新增视觉编码器以支持文档、截图和视频理解。
- NVIDIA Blog精选NVIDIA 发布开源 Nemotron 3.5 Super VL 及 Bolt 两款边缘模型
NVIDIA 发布开源 120B 参数多模态模型 Nemotron 3.5 Super VL,面向高频智能体任务,官方称其准确率可比自家最大推理模型、参数量约为五分之一,吞吐比同类次优模型快至 5 倍;同时推出边缘模型 Bolt 74B-A9B 24GB(原生 2-bit 量化,可本地运行于 RTX/DGX Spark)和 Bolt E4B 4GB(10 月 23 日上线)。
- OpenHands 官方博客OpenHands 与 NVIDIA 合作,将 Nemotron 3.5 Super VL 多模态模型引入软件工程智能体
作为 NVIDIA 发布合作伙伴,OpenHands 将开源多模态模型 Nemotron 3.5 Super VL 引入常驻软件工程智能体工作流。该模型基于 120B 参数 MoE 架构、12B 激活参数,支持文本、图像、文档和视频输入并输出文本,将多模态理解与智能体推理和工具调用结合。
- LMSYS BlogSGLang 为 NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 提供 Day-0 支持
SGLang 宣布为 NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 提供 Day-0 部署支持。
- vLLM 官方博客NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 发布,vLLM 提供首发支持
NVIDIA 发布开源多模态模型 Nemotron 3.5 Super VL,vLLM 提供 Day 0 支持。模型基于 120B 总参数、12B 激活的 MoE 架构,结合推理、工具调用与文档、图像、视频理解,采用混合 Mamba-Transformer 架构、多 token 预测和 NVFP4 量化。
- Artificial Analysis 完整文章精选NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL 与 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B
Artificial Analysis 评测显示,NVIDIA 发布的 Nemotron 3.5 Super VL 以 26 分(另一处写作 26.5)登顶美国开源权重模型,智能达前代 Nemotron 3 Super(13 分)的两倍,且每任务输出 token 少约 60%(46k 对 114k)。
- NVIDIA Technical Blog:Agentic AI / Generative AI精选NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL 开源多模态模型,面向企业专用智能体
NVIDIA 发布开源可定制多模态模型 Nemotron 3.5 Super VL,采用 120B 参数 MoE 架构、每 token 激活 12B 参数,官方称在单 GPU 上智能体任务吞吐最高达同规模开源模型的 5x。
- Prime IntellectPrime Intellect 与 NVIDIA 后训练 Nemotron 3.5 Super VL,AutomationBench-AA 提升 23.7 分
Prime Intellect 与 NVIDIA 构建 2,500 个经验证的企业任务,用 GRPO 在 128 块 GB200 GPU 上训练约 11 小时,将 Nemotron 3.5 Super VL 在 AutomationBench-AA 公开分割上的得分从 34.0% 提升到 57.7%,相对提升 70%。
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