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Nvidia ने पेश किए Super VL और Bolt AI मॉडल—किस काम के हैं ये?

15 अक्टूबर 2026 को Nvidia ने Nemotron 3.5 Super VL और Bolt 74B A9B जारी किए; Bolt E4B को 23 अक्टूबर को उपलब्ध कराने की घोषणा की गई। [7] Super VL में कुल 120 अरब पैरामीटर हैं, जिनमें हर टोकन के लिए 12 अरब सक्रिय होते हैं। इसे टेक्स्ट और दृश्य जानकारी पर काम करने वाले एजेंटों के लिए बनाया गया है। [3] Bolt 74B A9B 24GB...

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शोध उत्तर

मुख्य निष्कर्ष

15 अक्टूबर 2026 को Nvidia ने Nemotron 3.5 Super VL और Bolt 74B A9B जारी किए; Bolt E4B को 23 अक्टूबर को उपलब्ध कराने की घोषणा की गई। [7]
Super VL में कुल 120 अरब पैरामीटर हैं, जिनमें हर टोकन के लिए 12 अरब सक्रिय होते हैं। इसे टेक्स्ट और दृश्य जानकारी पर काम करने वाले एजेंटों के लिए बनाया गया है। [3]
Bolt 74B A9B 24GB मॉडल को RTX और DGX Spark जैसे Nvidia सिस्टम पर स्थानीय रूप से चलने वाले एजेंट कार्यों के लिए बनाया गया है। Nvidia के मुताबिक यह 24GB मेमोरी में फिट होता है और 2 बिट क्वांटाइज़ेशन का इस्तेमाल करता है।...
Nvidia ने Super VL के लिए एजेंटिक कार्यों में एक GPU पर पाँच गुना तक अधिक थ्रूपुट का दावा किया है। यह कंपनी का दावा है, हर उपयोग या हार्डवेयर पर मिलने वाले नतीजे की गारंटी नहीं। [3][7]

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Nvidia ने 15 अक्टूबर 2026 को अपने Nemotron 3.5 परिवार में एक बड़ा मल्टीमॉडल मॉडल और स्थानीय इस्तेमाल के लिए दो Bolt मॉडल जोड़े। कंपनी की पेशकश में Nemotron 3.5 Super VL जटिल, लगातार चलने वाले AI एजेंटों के लिए है; Bolt मॉडल ऐसे एजेंटों को Nvidia के लोकल सिस्टम पर चलाने की दिशा में हैं। 7

तीनों मॉडल किस काम के लिए हैं?

Nemotron 3.5 Super VL: यह 120 अरब कुल पैरामीटर वाला मल्टीमॉडल mixture-of-experts (MoE) मॉडल है। MoE में हर टोकन को संसाधित करते समय मॉडल के सभी पैरामीटर सक्रिय नहीं होते—Super VL में प्रति टोकन 12 अरब सक्रिय होते हैं। इसे टेक्स्ट और दृश्य जानकारी वाले एजेंटिक कामों के लिए बनाया गया है। 3
Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB: यह Mamba–Transformer मिश्रित MoE मॉडल है। Nvidia इसे RTX और DGX Spark सिस्टम पर रोज़मर्रा के एजेंट कार्य स्थानीय रूप से चलाने के लिए पेश करता है। कंपनी के अनुसार, मॉडल 24GB मेमोरी में फिट होने के लिए बनाया गया है और इसकी संरचना को 2-बिट तक क्वांटाइज़ किया गया है—यानी पैरामीटरों को कम बिट में दर्शाकर मेमोरी की ज़रूरत घटाई जाती है। Nvidia ने डिकोडिंग गति कम-से-कम 80 टोकन प्रति सेकंड रखने का लक्ष्य भी बताया है। 13
Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB: Nvidia की घोषणा के मुताबिक यह छोटा Bolt मॉडल 23 अक्टूबर को आने वाला था। 7 नाम में “E4B 4GB” दिया गया है, लेकिन उपलब्ध स्रोतों से इसके वास्तविक पैरामीटर विन्यास और मेमोरी की जरूरत की स्वतंत्र पुष्टि नहीं होती।

Super VL और Bolt 74B-A9B 15 अक्टूबर से उपलब्ध थे; Bolt E4B की घोषित उपलब्धता तारीख 23 अक्टूबर थी। 7

Nvidia का प्रदर्शन दावा क्या है?

Nvidia का कहना है कि Super VL एजेंटिक कामों में एक GPU पर अपने आकार की दूसरी open मॉडलों की तुलना में पाँच गुना तक अधिक थ्रूपुट दे सकता है। 3 7 यह कंपनी का दावा है—इसे हर काम, मॉडल या GPU पर समान गति मिलने का आश्वासन नहीं समझना चाहिए।

Artificial Analysis ने Super VL को अपने Intelligence Index में अमेरिका के open-weight मॉडलों में आगे रखा: उसे 26 का स्कोर मिला, जबकि पिछले Nemotron 3 Super को 13 मिला था। उस आकलन के मुताबिक Super VL ने प्रति कार्य लगभग 60% कम आउटपुट टोकन भी इस्तेमाल किए। यह तुलना उस संस्था की रैंकिंग और दायरे तक सीमित है, सभी वैश्विक AI मॉडलों की नहीं। 16

‘Open’ मॉडल का मतलब कितना खुला?

Nvidia इन्हें open और अनुकूलित किए जा सकने वाले मॉडल के रूप में पेश करता है। 3 7 हालांकि, उपलब्ध जानकारी यह साफ़ नहीं करती कि तीनों मॉडलों के कौन-से वज़न और प्रशिक्षण डेटा जारी किए गए हैं। इसलिए “पूरी तरह open” होने के व्यापक दावे की पुष्टि यहां मौजूद स्रोतों से नहीं की जा सकती।

Navan ने Super VL को उत्पादन में लगाया

बिज़नेस ट्रैवल और खर्च प्रबंधन मंच Navan ने बताया कि उसने शुरुआती पहुंच मिलने के बाद Super VL को fine-tune किया और तीन हफ्तों के भीतर अपने कुछ AI ट्रैवल एजेंटों में इस्तेमाल के लिए तैनात कर दिया। 8 कंपनी के आंतरिक मूल्यांकन में उसके fine-tuned मॉडल ने सबसे अच्छा समग्र प्रदर्शन, सबसे कम विलंब और उल्लेखनीय दक्षता दिखाई। 1 Navan ने इन दावों के साथ संख्यात्मक लागत या विलंब-समय में कमी का विवरण नहीं दिया।

कुल मिलाकर, Nvidia की घोषणा दो अलग ज़रूरतों को साधती है: Super VL जैसे बड़े मॉडल से जटिल मल्टीमॉडल एजेंट बनाना, और Bolt के जरिए कुछ एजेंट कार्य सीधे Nvidia के स्थानीय हार्डवेयर पर चलाना। लेकिन प्रदर्शन के दावों को कंपनी के बताए परीक्षण और शर्तों के संदर्भ में ही देखना चाहिए।

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