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Nvidia bringt Nemotron vom Rechenzentrum auf lokale Geräte
Nemotron 3.5 Super VL hat 120 Milliarden Parameter, von denen pro Token 12 Milliarden aktiviert werden. Bolt 74B A9B ist für lokale Agentenaufgaben auf Nvidia RTX und DGX Spark ausgelegt.
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Forschungsantwort
Wichtige Erkenntnisse
- Nemotron 3.5 Super VL hat 120 Milliarden Parameter, von denen pro Token 12 Milliarden aktiviert werden.
- Bolt 74B A9B ist für lokale Agentenaufgaben auf Nvidia RTX und DGX Spark ausgelegt.
- Super VL und Bolt 74B A9B sind seit dem 15. Oktober verfügbar.
KI-Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did Nvidia announce on Oct. 15 about its three fully open Nemotron AI agent models—Nemotron 3.5 Super VL, Bolt 74B A9B 24GB and Bolt E4. Article summary: 15, 2026 announcement expanded Nemotron with Super VL for specialized, always on agents and Bolt models for local AI agent workloads.. Topic tags: general web, agents, ai, workflow, productivity. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clickbait thumbnails, icons, and tiny thumbnail layouts. Make it
Nvidia hat am 15. Oktober 2026 seine Nemotron-Modellfamilie um drei Modelle für KI-Agenten erweitert: Nemotron 3.5 Super VL sowie Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB und Bolt E4B 4GB. Die Ausrichtung reicht laut Nvidia von leistungsstarken Agenten im Rechenzentrum bis zu lokalen Anwendungen auf Nvidia-Systemen. Die drei Modelle sind jedoch nicht alle gleichzeitig verfügbar: Super VL und Bolt 74B-A9B waren zum Start erhältlich, Bolt E4B sollte am 23. Oktober folgen. 7
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Drei Modelle, unterschiedliche Einsatzorte
- Nemotron 3.5 Super VL ist ein multimodales Mixture-of-Experts-Modell, das Text und visuelle Informationen verarbeiten soll. Es hat insgesamt 120 Milliarden Parameter; pro Token werden 12 Milliarden aktiviert. Nvidia positioniert es für spezialisierte, dauerhaft laufende Agenten und längere Arbeitsabläufe.
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- Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB richtet sich an alltägliche Agentenaufgaben direkt auf lokalen Geräten, insbesondere Nvidia RTX und DGX Spark. Das hybride Mamba-Transformer-Modell soll mit 24 GB Speicher auskommen. Nvidia beschreibt eine aggressive Quantisierung auf 2 Bit.
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- Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB ist die kleinere Bolt-Variante. Nvidia kündigte sie für den 23. Oktober an; die Bezeichnung verweist auf den vorgesehenen 4-GB-Einsatzbereich. Die verfügbaren Angaben bestätigen aber weder die genaue Parameterzahl noch die Quantisierung des Modells.
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Die Namensbestandteile sind nicht austauschbar: Bei Super VL nennt Nvidia ausdrücklich 120 Milliarden Gesamtparameter und 12 Milliarden aktive Parameter. Für Bolt 74B-A9B weist die Modellbezeichnung auf 74 Milliarden Gesamt- und 9 Milliarden aktive Parameter hin; Nvidia nennt außerdem das 24-GB-Speicherziel. 3
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Was Nvidia mit „offen“ meint – und was belegt ist
Nvidia bewirbt die Modelle als offen und anpassbar. Die Dokumentation zu Nemotron beschreibt Trainingsschritte wie Vortraining, überwachte Feinabstimmung, Reinforcement Learning mit überprüfbaren Belohnungen und Destillation durch mehrere spezialisierte Lehrermodelle. 3
6 Daraus folgt jedoch nicht automatisch, dass sämtliche Trainingsdaten und alle Bestandteile des Entwicklungsprozesses offenliegen. Die vorliegenden Angaben reichen nicht aus, um den Umfang der veröffentlichten Gewichte und Datensätze für alle drei Modelle im Detail zu bestätigen.
Auch die Zahl von 25 Billionen Vortrainingstoken und das NVFP4-Trainingsformat sind in den verfügbaren Nvidia-Unterlagen für das frühere Nemotron 3 Super dokumentiert. Sie lassen sich daher nicht ohne Weiteres allen drei neuen Modellen zuschreiben. 4
Leistungsversprechen und erste Nutzung
Nvidia gibt für Super VL auf einer einzelnen GPU bis zu fünfmal höheren Durchsatz bei agentischen Aufgaben als bei anderen offenen Modellen seiner Größenklasse an. Das ist eine Herstellerangabe und kein allgemeiner Nachweis, dass das Modell jede vergleichbare Aufgabe stets schneller löst. 3
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Ein konkretes Einsatzbeispiel kommt vom Geschäftsreise- und Spesenanbieter Navan: Das Unternehmen teilte mit, eine feinabgestimmte Version von Super VL in mehreren KI-Reiseagenten produktiv einzusetzen. Laut Navans interner Auswertung erzielte das Modell die beste Gesamtleistung und die niedrigste Latenz im getesteten Vergleich. 1 Navan erklärte außerdem, das Modell nach frühem Zugang feinabgestimmt und in Produktion gebracht zu haben; konkrete Zahlen zu Kosten- oder Zeitersparnissen nennt der vorliegende Beleg nicht.
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Eine externe Einordnung liefert Artificial Analysis: Dort lag Super VL im Intelligence Index bei 26 Punkten, gegenüber 13 für Nemotron 3 Super. Die Bewertung bezeichnete es als führendes US-amerikanisches Open-Weight-Modell; das ist keine Rangliste sämtlicher Modelle weltweit. 16
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Wie lautet die kurze Antwort auf „Nvidia bringt Nemotron vom Rechenzentrum auf lokale Geräte“?
Nemotron 3.5 Super VL hat 120 Milliarden Parameter, von denen pro Token 12 Milliarden aktiviert werden.
Was sind die wichtigsten Punkte, die zuerst validiert werden müssen?
Nemotron 3.5 Super VL hat 120 Milliarden Parameter, von denen pro Token 12 Milliarden aktiviert werden. Bolt 74B A9B ist für lokale Agentenaufgaben auf Nvidia RTX und DGX Spark ausgelegt.
Was soll ich als nächstes in der Praxis tun?
Super VL und Bolt 74B A9B sind seit dem 15. Oktober verfügbar.
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