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Nvidia lleva sus agentes de IA de los centros de datos a los equipos locales
El 15 de octubre, Nvidia anunció Nemotron 3.5 Super VL, Bolt 74B A9B 24GB y Bolt E4B 4GB para distintos tipos de agentes de IA. Super VL tiene 120.000 millones de parámetros en total y activa 12.000 millones por token; Nvidia afirma que alcanza hasta cinco veces más rendimiento por GPU en ciertas tareas de agentes.
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Conclusiones clave
- El 15 de octubre, Nvidia anunció Nemotron 3.5 Super VL, Bolt 74B A9B 24GB y Bolt E4B 4GB para distintos tipos de agentes de IA.
- Super VL tiene 120.000 millones de parámetros en total y activa 12.000 millones por token; Nvidia afirma que alcanza hasta cinco veces más rendimiento por GPU en ciertas tareas de agentes.
- Bolt 74B A9B está pensado para tareas locales en sistemas Nvidia RTX y DGX Spark, cabe en 24 GB de memoria y usa cuantización de 2 bits, según Nvidia.
- Navan dijo que ajustó Super VL y lo llevó a producción en tres semanas; no publicó cifras concretas sobre el ahorro de costes o la reducción de latencia.
Prompt de IA
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 presentó el 15 de octubre tres nuevos modelos de su familia Nemotron 3.5: Super VL, Bolt 74B-A9B 24GB y Bolt E4B 4GB. La propuesta abarca desde agentes multimodales para tareas complejas hasta modelos pensados para ejecutarse localmente. 7
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La distinción importa: no se trata de un único modelo para todos los usos. Super VL apunta a flujos de trabajo con texto e información visual; Bolt 74B-A9B busca llevar agentes a equipos Nvidia de uso local. En el caso del Bolt E4B, las fuentes disponibles confirman su nombre y fecha prevista de lanzamiento, pero no permiten verificar todos sus detalles técnicos.
Qué ofrece cada modelo
- Nemotron 3.5 Super VL: es un modelo multimodal de mezcla de expertos con 120.000 millones de parámetros en total y 12.000 millones activos por token. Está diseñado para agentes que combinan texto e información visual en tareas especializadas.
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- Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB: Nvidia lo describe como un modelo híbrido Mamba-Transformer de mezcla de expertos para tareas cotidianas de agentes en sistemas Nvidia RTX y DGX Spark. Está diseñado para caber en 24 GB de memoria y emplea cuantización de 2 bits.
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- Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB: Nvidia indicó que llegaría el 23 de octubre, después de que Super VL y Bolt 74B-A9B estuvieran disponibles desde el 15. La información consultada no confirma de forma suficiente su número de parámetros ni otros detalles técnicos, así que el nombre por sí solo no basta para dar esos datos por verificados.
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En el caso de Bolt 74B-A9B, el análisis de Artificial Analysis también identifica una configuración de 74.000 millones de parámetros totales y 9.000 millones activos. 16
Las cifras de rendimiento, con contexto
Nvidia afirma que Super VL puede alcanzar hasta cinco veces más rendimiento en una sola GPU para tareas de agentes, frente a otros modelos abiertos de su categoría de tamaño. Es una afirmación de la compañía, no una garantía de que la diferencia se repita en cualquier equipo o tarea. 3
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Artificial Analysis situó a Super VL a la cabeza de los modelos de pesos abiertos de Estados Unidos en su Intelligence Index: obtuvo 26 puntos, frente a los 13 de Nemotron 3 Super, y utilizó alrededor de un 60 % menos de tokens de salida por tarea. Esa clasificación se refiere a modelos estadounidenses de pesos abiertos, no a todos los modelos del mundo. 16
«Abierto» no siempre significa que todo esté publicado
Nvidia presenta estos modelos como abiertos y personalizables. Sin embargo, la documentación consultada describe etapas de entrenamiento de Super —entre ellas preentrenamiento, ajuste supervisado y aprendizaje por refuerzo con recompensas verificables—, pero no basta para confirmar qué pesos y conjuntos de datos se publicaron para cada modelo. Por eso, con la información disponible no se puede verificar que «totalmente abierto» aplique en todos los sentidos. 6
Tampoco conviene trasladar a los tres modelos cualquier dato de entrenamiento de Nemotron 3 Super. Nvidia documentó 25 billones de tokens de preentrenamiento y uso del formato NVFP4 para ese modelo anterior, pero las fuentes disponibles no confirman que esas mismas especificaciones correspondan a los tres lanzamientos de octubre. 4
Navan ya usa Super VL en agentes de viajes
La plataforma de viajes y gastos Navan anunció que varios de sus agentes de IA ya funcionan con una versión ajustada de Super VL. La empresa dijo que obtuvo acceso anticipado, afinó el modelo y lo desplegó en producción en un plazo de tres semanas. 8
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Según Navan, el modelo tuvo el mejor desempeño general en su evaluación interna, con la latencia más baja y una eficiencia significativa. La compañía también señaló que el despliegue reduce costes, pero las fuentes consultadas no ofrecen cifras concretas de ahorro o de reducción de latencia. 1
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La expansión de Nemotron combina modelos para distintas escalas de uso: Super VL, orientado a agentes multimodales especializados, y Bolt 74B-A9B, diseñado para ejecutar tareas localmente en hardware Nvidia. Para valorar el alcance real de la familia, todavía faltan detalles verificables sobre Bolt E4B y sobre qué componentes de cada modelo están disponibles en abierto.
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¿Cuál es la respuesta corta a "Nvidia lleva sus agentes de IA de los centros de datos a los equipos locales"?
El 15 de octubre, Nvidia anunció Nemotron 3.5 Super VL, Bolt 74B A9B 24GB y Bolt E4B 4GB para distintos tipos de agentes de IA.
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El 15 de octubre, Nvidia anunció Nemotron 3.5 Super VL, Bolt 74B A9B 24GB y Bolt E4B 4GB para distintos tipos de agentes de IA. Super VL tiene 120.000 millones de parámetros en total y activa 12.000 millones por token; Nvidia afirma que alcanza hasta cinco veces más rendimiento por GPU en ciertas tareas de agentes.
¿Qué debo hacer a continuación en la práctica?
Bolt 74B A9B está pensado para tareas locales en sistemas Nvidia RTX y DGX Spark, cabe en 24 GB de memoria y usa cuantización de 2 bits, según Nvidia.
Fuentes
finance.yahoo.comNvidia debuts three new open AI models