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輝達推出 Nemotron 3.5：從企業級 AI 代理到本機運行

輝達於 2026 年 10 月 15 日公布三款 Nemotron 3.5 開放模型：面向專用代理的 Super VL、鎖定本機任務的 Bolt 74B A9B，以及 4GB 的 Bolt E4B。 Super VL 與 Bolt 74B A9B 已推出；Bolt E4B 預計 10 月 23 日推出。

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輝達於 2026 年 10 月 15 日公布三款 Nemotron 3.5 開放模型：面向專用代理的 Super VL、鎖定本機任務的 Bolt 74B A9B，以及 4GB 的 Bolt E4B。
Super VL 與 Bolt 74B A9B 已推出；Bolt E4B 預計 10 月 23 日推出。
輝達公布了企業為特定工作流程後訓練 Super VL 的成效數據，但這些是公司提供的結果，不代表所有部署都能達到相同表現。

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 提示詞
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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輝達這次發布 Nemotron 3.5，重點在於讓 AI 代理能依照任務和硬體條件，部署在大型伺服器或更靠近使用者的本機裝置上。三款模型中，Super VL 和 Bolt 74B-A9B 已於 2026 年 10 月 15 日推出；體積更小的 Bolt E4B 則預計 10 月 23 日推出。10

三款模型，兩種部署方向

模型	主要用途	規模或記憶體需求	發布時程
Nemotron 3.5 Super VL	專用、持續運作的 AI 代理	1,200 億參數	10 月 15 日推出
Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B	本機 AI 代理工作	共 740 億參數，每個 token 啟用 90 億；設計為可在 24GB 記憶體中運行	10 月 15 日推出
Nemotron 3.5 Bolt E4B	在本機或邊緣裝置上運作的快速對話代理	4GB 記憶體占用	預計 10 月 23 日推出

輝達將 Super VL 定位為適合專用、持續運作代理的開放模型；Bolt 74B-A9B 則針對本機代理工作設計，Bolt E4B 的方向是以較小的記憶體需求支援快速對話。10

Bolt 74B-A9B 總計有 740 億個參數，每個 token 啟用其中 90 億個。輝達表示，透過 2 位元量化，模型可縮減至 24GB 記憶體規模，並以在 NVIDIA RTX 與 DGX Spark 系統上執行本機代理任務為目標。6 三款中最小的 Bolt E4B 採 4GB 記憶體規模，並非 10 月 15 日同步推出，而是預計稍後上市。10

輝達公布的客製化與效能數據

輝達表示，Scale AI、Ramp 與 AI21 等組織已針對特定工作流程對 Super VL 進行後訓練。輝達開發者資料列出的改善包括推論成本降低 40 倍、延遲降低 10 倍，以及準確率提高 40%。這些是針對特定後訓練工作流程公布的公司數據；資料並未證明每家組織都達到所有指標，也不能據此推定其他部署會有相同成效。17

輝達也將 Super VL 描述為適合代理任務的高速模型。ZDNET 報導，輝達稱其吞吐量是同級次佳模型的 5 倍。這是輝達提出的比較，並非適用於所有硬體、工作負載或評測方式的獨立保證。9

這次發布代表什麼？

這次發布把 Nemotron 開放模型家族延伸至伺服器級與本機部署：Super VL 面向專用代理工作，Bolt 74B-A9B 和 Bolt E4B 則鎖定記憶體資源較受限的本機與邊緣系統。3 10

對開發者而言，同一個模型家族提供了不同的部署選項。不過，這項發布本身並不能證明本機 AI 將增加或減少對輝達晶片的需求；目前能確認的是輝達擴大了模型預定涵蓋的部署範圍，商業影響仍待觀察。6 10

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