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三款 Nemotron 3.5 模型，覆盖服务器到本地设备

英伟达于 2026 年 10 月 15 日公布三款 Nemotron 3.5 开放模型：面向专用智能体的 Super VL、适用于本地任务的 Bolt 74B A9B，以及计划于 10 月 23 日推出的 Bolt E4B。 Super VL 面向专用、持续运行的智能体；两款 Bolt 则侧重本地或边缘设备部署，内存规格分别为 24GB 和 4GB。

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研究答案

要点

英伟达于 2026 年 10 月 15 日公布三款 Nemotron 3.5 开放模型：面向专用智能体的 Super VL、适用于本地任务的 Bolt 74B A9B，以及计划于 10 月 23 日推出的 Bolt E4B。
Super VL 面向专用、持续运行的智能体；两款 Bolt 则侧重本地或边缘设备部署，内存规格分别为 24GB 和 4GB。
英伟达公布了合作方针对特定工作流程微调后的性能提升数据。这些是公司报告的结果，不代表所有部署都能获得同样表现。

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.
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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,
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英伟达这次发布的重点，是让 Nemotron 3.5 模型覆盖不同的运行环境：从企业服务器上的专用智能体，到更贴近用户的本地设备。三款模型中，Super VL 和 Bolt 74B-A9B 已于 2026 年 10 月 15 日开放使用；更小的 Bolt E4B 计划于 10 月 23 日推出。10

三款模型，各有侧重

模型	主要定位	参数规模或内存规格	发布时的可用情况
Nemotron 3.5 Super VL	专用、持续运行的智能体	1200 亿参数	10 月 15 日开放使用
Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B	本地智能体任务	总计 740 亿参数，每个 token 激活 90 亿；设计为适配 24GB 内存	10 月 15 日开放使用
Nemotron 3.5 Bolt E4B	本地或边缘设备上的快速对话智能体	4GB 内存规格	计划于 10 月 23 日推出

英伟达将 Super VL 定位为面向特定工作流程、可持续运行的开放模型。与之搭配的两款 Bolt，则分别针对本地智能体任务和小内存环境中的快速对话进行优化。10

Bolt 74B-A9B 总参数量为 740 亿，每个 token 激活其中 90 亿。英伟达表示，该模型采用 2 比特量化，设计目标是在 24GB 内存中运行，并用于 RTX 和 DGX Spark 系统上的本地智能体任务。6 Bolt E4B 的内存规格为 4GB，是三款中最小的一款；它并未随 10 月 15 日的两款模型同步推出。10

定制与性能：英伟达公布了什么

英伟达表示，Scale AI、Ramp 和 AI21 等机构已针对专门工作流程对 Super VL 进行后训练。英伟达开发者资料列出的提升包括推理成本降低 40 倍、延迟降低 10 倍，以及准确率提高 40%。这些数字来自针对特定工作流程的后训练结果；现有资料没有说明每家机构都取得了全部这些提升，也不能据此推断其他部署会有相同表现。17

英伟达还将 Super VL 描述为适合智能体工作负载的高速模型。ZDNET 报道了英伟达所称的比较结果：其吞吐量是同类中次优模型的五倍。这个数字属于英伟达的说法，不应视为在不同硬件、任务或评测方法下都能成立的保证。9

发布背后的方向：部署选择更多了

这次发布把英伟达的开放模型产品线延伸到服务器和本地设备：Super VL 面向专用智能体任务，Bolt 74B-A9B 与 Bolt E4B 则瞄准内存资源更受限制的本地和边缘环境。3 10

对开发者而言，同一系列模型现在提供了不同的部署选项。不过，发布本身并不能证明本地 AI 会增加或减少对英伟达芯片的需求；现有信息说明的是模型面向哪些部署场景，而非这些场景最终会带来怎样的商业影响。6 10

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