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Nvidia 推出 Nemotron 3.5 三款開放模型：由資料中心走到本機 AI Agent
Nvidia 10 月 15 日公布 Nemotron 3.5 Super VL、Bolt 74B A9B 24GB 和 Bolt E4B 4GB，目標涵蓋企業級多模態 Agent 至本機 AI 工作負載。[7][11] Super VL 為 1,200 億參數的多模態 MoE 模型，每個 token 啟動 120 億參數；Bolt 74B A9B 則為混合 Mamba Transformer MoE，設計可放入 24GB 記憶體。[3][13] Super VL 和 Bolt 74B A9B 已推出；Bolt E4B 預定 10 月 23 日推出。現有資料未能確認 E4B 的參數量、量化方式及完整硬件需求。[7]
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研究答案
重點
- Nvidia 10 月 15 日公布 Nemotron 3.5 Super VL、Bolt 74B A9B 24GB 和 Bolt E4B 4GB，目標涵蓋企業級多模態 Agent 至本機 AI 工作負載。[7][11]
- Super VL 為 1,200 億參數的多模態 MoE 模型，每個 token 啟動 120 億參數；Bolt 74B A9B 則為混合 Mamba Transformer MoE，設計可放入 24GB 記憶體。[3][13]
- Super VL 和 Bolt 74B A9B 已推出；Bolt E4B 預定 10 月 23 日推出。現有資料未能確認 E4B 的參數量、量化方式及完整硬件需求。[7]
- Nvidia 宣稱 Super VL 在單張 GPU 上處理 Agent 工作負載的吞吐量最高可達同級其他開放模型的 5 倍；這是廠方公布的效能說法，並非普遍適用的保證。[3]
AI 提示
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 於 2026 年 10 月 15 日擴充 Nemotron 3.5 開放模型系列，公布三款面向 AI Agent 的模型：Nemotron 3.5 Super VL、Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB，以及 Nemotron Bolt E4B 4GB。整體方向是由企業級、多模態工作流程，延伸至可在 Nvidia 本機系統運行的 Agent。7
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不過，現有資料對三款模型的規格披露並不一致。Super VL 和 Bolt 74B-A9B 的部分技術資料較清楚；E4B 的參數量、量化方式和記憶體需求則未能由目前資料確認。Nvidia 將系列描述為開放模型，但現有資料亦不足以確認「完全開放」是否包括所有模型權重及訓練資料。
三款模型各自瞄準甚麼工作？
Super VL：處理文字與視覺資訊的企業級 Agent
Nemotron 3.5 Super VL 是多模態混合專家（MoE）模型，總參數量為 1,200 億，每個 token 啟動 120 億參數。Nvidia 將它定位為可自訂的模型，適用於需要理解文字和視覺資訊的 Agent 工作流程。3
Nvidia 表示，Super VL 在單張 GPU 上處理 Agent 任務時，吞吐量最高可達同級其他開放模型的 5 倍。3 這是 Nvidia 公布的比較結果，實際表現仍會視乎任務、硬件及測試條件而變。
Bolt 74B-A9B：為本機運行而設，目標記憶體 24GB
Bolt 74B-A9B 是混合 Mamba-Transformer 的 MoE 模型，面向日常本機 Agent 工作，支援的硬件包括 Nvidia RTX 系統及 DGX Spark。Nvidia 表示，模型經結構化壓縮及 2-bit 量化後，設計可放入 24GB 記憶體，並以至少每秒 80 個 token 的解碼速度為目標。13
人工分析公司 Artificial Analysis 的資料列出，這款模型有 740 億總參數、每個 token 啟動 90 億參數。16 這些數字與型號中的「74B-A9B」相符。
Bolt E4B：已公布名稱及推出日期，細節仍待確認
Bolt E4B 4GB 是三款模型之一。Nvidia 公布它預定於 2026 年 10 月 23 日推出；同一公告指出，Super VL 和 Bolt 74B-A9B 已於 10 月 15 日推出。7
目前提供的資料未能確認 E4B 的實際參數量、量化方式，或「4GB」所指的完整記憶體要求。因此，單憑型號名稱，不宜把這些項目當成已核實的技術規格。
從企業工作流程延伸至本機硬件
Super VL 的重點是多模態和專門化 Agent；Bolt 則把焦點放在 Nvidia 本機系統。Bolt 74B-A9B 明確以 RTX 及 DGX Spark 為目標硬件，而 Nvidia 對整個系列的定位，則是由資料中心延伸至桌面端。7
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Nvidia 亦稱，企業可按自身工作流程對模型作後訓練和自訂。3 不過，現有資料沒有完整列出三款模型各自公開了哪些權重、資料集或訓練資源，所以「開放」的具體範圍仍需以各模型的實際發布內容為準。
Navan 已把 Super VL 用於旅遊 Agent
企業旅遊及開支平台 Navan 表示，取得 Super VL 的早期使用權後，約三星期內完成微調並部署至生產環境，現時用於部分 AI 旅遊 Agent。Navan 稱，模型在其內部評估中整體表現最佳、延遲最低，並具有效率優勢；這些結果屬 Navan 自行公布的內部評估，並非獨立通用基準測試。1
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「Nvidia 推出 Nemotron 3.5 三款開放模型：由資料中心走到本機 AI Agent」的簡短答案是什麼？
Nvidia 10 月 15 日公布 Nemotron 3.5 Super VL、Bolt 74B A9B 24GB 和 Bolt E4B 4GB，目標涵蓋企業級多模態 Agent 至本機 AI 工作負載。[7][11]
首先要驗證的關鍵點是什麼？
Nvidia 10 月 15 日公布 Nemotron 3.5 Super VL、Bolt 74B A9B 24GB 和 Bolt E4B 4GB，目標涵蓋企業級多模態 Agent 至本機 AI 工作負載。[7][11] Super VL 為 1,200 億參數的多模態 MoE 模型，每個 token 啟動 120 億參數；Bolt 74B A9B 則為混合 Mamba Transformer MoE，設計可放入 24GB 記憶體。[3][13]
接下來在實務上我該做什麼？
Super VL 和 Bolt 74B A9B 已推出；Bolt E4B 預定 10 月 23 日推出。現有資料未能確認 E4B 的參數量、量化方式及完整硬件需求。[7]
來源
blogs.nvidia.comblogs.nvidia.com · blog · nemotron-3-5-super-vlOpen From Data Center to Desktop: NVIDIA Expands Nemotron ...
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