答え公開済み2 時間前Last edited 2 時間前15 ソース

NVIDIAの新モデル「Nemotron 3.5」　大規模エージェントからローカル実行まで

NVIDIAは10月15日、専門エージェント向けのSuper VL、24GBメモリーでの動作を想定したBolt 74B A9B、4GBのBolt E4Bを発表しました。 Super VLとBolt 74B A9Bは発表当日に提供開始。Bolt E4Bは10月23日の公開予定です。

公開者GPT-6 Luna で編集GPT Image 2 で画像を生成

Studio Global AIで検索して事実確認さらにトレンドページを見る

研究の答え

重要なポイント

NVIDIAは10月15日、専門エージェント向けのSuper VL、24GBメモリーでの動作を想定したBolt 74B A9B、4GBのBolt E4Bを発表しました。
Super VLとBolt 74B A9Bは発表当日に提供開始。Bolt E4Bは10月23日の公開予定です。
企業の追加学習による性能向上や処理速度についてはNVIDIA側の報告・主張であり、あらゆる環境で同じ結果が得られることを示すものではありません。

Editorial illustration representing AI models running across data-center and local computing hardware — What did Nvidia announce on OctNvidia’s Nemotron 3.5 lineup spans specialized agent workloads and models designed for local hardware.
AI プロンプト
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did Nvidia announce on Oct. 15, 2026, about its three open-weight Nemotron 3.5 models for AI agents spanning data centers and local har. Article summary: On Oct. 15, 2026, Nvidia announced three open Nemotron 3.5 models intended to extend AI agents from data centers to desktops and edge devices: Super VL, Bolt 74B-A9B 24GB and Bolt E4B 4GB. Super VL and Bolt 74B-A9B were . Topic tags: general, general web, documentation, user generated. 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,
openai.com

NVIDIAが発表した「Nemotron 3.5」シリーズの特徴は、AIエージェントを動かす場所や用途に応じてモデルを選べることです。専門的な業務を担う大規模モデルと、手元の機器での利用を意識した小型モデルをそろえました。Super VLとBolt 74B-A9Bは2026年10月15日に提供を開始し、Bolt E4Bは10月23日の公開を予定しています。10

3モデルの役割と提供時期

モデル	想定用途	規模・メモリー	発表時点の提供状況
Nemotron 3.5 Super VL	専門的な業務を担う常時稼働型エージェント	1,200億パラメーター	10月15日提供開始
Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B	ローカルでのエージェント処理	合計740億パラメーター、トークンごとに90億を有効化。24GBでの動作を想定	10月15日提供開始
Nemotron 3.5 Bolt E4B	ローカルやエッジ機器で動く高速な会話型エージェント	4GBのメモリー使用量	10月23日公開予定

NVIDIAはSuper VLを、専門用途向けの常時稼働型エージェントに使うオープンモデルと位置づけています。一方、Bolt 74B-A9Bはローカルでのエージェント処理向け、Bolt E4Bは限られたメモリーで高速な会話型エージェントを動かす用途を想定しています。10

Bolt 74B-A9Bは、合計740億パラメーターのうち、処理時に有効化されるのがトークンごとに90億です。NVIDIAによると、2ビット量子化を用いて24GBのメモリーに収まるよう設計されており、RTXおよびDGX Sparkシステムでのローカルなエージェント処理を想定しています。6 3モデルのうち最小のBolt E4Bは、発表当日の提供ではなく、10月23日の公開予定です。10

追加学習によるカスタマイズと性能の主張

NVIDIAの開発者向け資料によると、Scale AI、Ramp、AI21などが、専門的な業務に合わせてSuper VLを追加学習しました。資料では、推論コストを40分の1に、レイテンシを10分の1に抑えた例や、精度が40％向上した例が報告されています。ただし、これらは専門用途向けの追加学習についてNVIDIAが示した結果です。すべての組織がすべての数値を達成した、あるいは別の環境でも同じ改善が得られると確認されたわけではありません。17

NVIDIAはSuper VLのエージェント処理性能もアピールしています。ZDNETは、同社が「同クラスの次点モデルに比べてスループットが5倍」と主張していると報じました。これはNVIDIAによる比較であり、ハードウェアや処理内容、評価方法が異なる場合にも同じ差が出ることを保証するものではありません。9

今回の発表で見えてくること

今回の発表は、NVIDIAのオープンモデル群をサーバー規模からローカル環境まで広げるものです。Super VLは専門的なエージェント業務を、Bolt 74B-A9BとBolt E4Bはメモリーに制約のあるローカル機器やエッジ環境での利用をそれぞれ狙っています。3 10

同じシリーズ内で、用途に応じて異なる実行環境を検討できるようになった点は開発者にとっての選択肢です。ただし、この発表だけから、ローカルAIの普及がNVIDIA製チップの需要を増やすのか減らすのかまでは判断できません。確認できるのは、同社がサーバーとローカル機器の双方に向けたモデルを展開したことです。6 10

Studio Global AI

研究を続けてください

このページにはソースに裏付けされた回答が含まれており、Studio Global 内で続行できます。

Studio Global AIで検索して事実確認

人々も尋ねます