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Nvidia expands open Nemotron family with Super VL and BoltNvidia、Nemotron新モデル群を発表
Nvidia released Nemotron 3.5 Super VL, a 120B-parameter open model for enterprise agents, plus two smaller Bolt models for local/edge devices.Nvidiaは企業向けの1200億パラメータのオープンモデルNemotron 3.5 Super VLと、ローカル向けの小型Boltモデル2種を発表した。
Nvidia · Archive photograph, 2023-07-23Nvidia · 資料写真、2023-07-23 · Coolcaesar
Nvidia · Archive photograph, 2023-07-23Nvidia · 資料写真、2023-07-23
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THE SOURCE TRAIL情報の根拠
2 first-party sources linked. 0 news organizations linked.当事者・公的資料2件、報道機関0件にリンクしています。
Claims checked against source text主張と原典の照合記録（英語）
An automated review linked these claims to supplied source text. This is not a human fact-check or independent verification of the source.自動点検が、記事の主張と入力した原典本文を対応づけた記録です。人による事実確認や、原典自体の正しさを独立して検証した結果ではありません。
Nvidia released Nemotron 3.5 Super VL, an open 120-billion-parameter model, plus Bolt 74B-A9B 24GB and Bolt E4B 4GB edge models
blogs.nvidia.com ↗Super VL and Bolt 74B-A9B are available now; Bolt E4B arrives Oct. 23
blogs.nvidia.com ↗Super VL delivers accuracy comparable to Nvidia's largest reasoning model at about one-fifth the parameter count and is 5x faster than the next best open agentic model in its class
blogs.nvidia.com ↗
Reviewed: 照合日時：
What happened何が起きたか
Nvidia released Nemotron 3.5 Super VL, a 120-billion-parameter open model, alongside two edge models: Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB and Bolt E4B 4GB. Super VL and Bolt 74B-A9B are available now on Hugging Face, Open Router, ModelScope and as Nvidia NIM; Bolt E4B arrives October 23, 2026. Nvidia says Super VL matches its largest reasoning model's accuracy on multimodal agentic tasks at about one-fifth the parameter count and is 5x faster than the next best open agentic model in its class.Nvidiaは1200億パラメータのオープンモデルNemotron 3.5 Super VLと、エッジ向けの小型モデルNemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GBおよびBolt E4B 4GBを発表した。Super VLとBolt 74B-A9BはHugging Face、Open Router、ModelScope、Nvidia NIMで既に利用可能で、Bolt E4Bは2026年10月23日に提供開始予定。Nvidiaによると、Super VLはパラメータ数が約5分の1ながら同社の最大級の推論モデルに匹敵する精度をマルチモーダルなエージェント処理で発揮し、同クラスの他のオープンエージェントモデルより5倍高速だとしている。
Why it matters何が変わるのか
Organizations can post-train Super VL on their own data and deploy it on their own infrastructure rather than depend on closed frontier models; Bolt 74B-A9B lets users run agentic tasks locally on RTX/DGX Spark without sending workloads to the cloud.企業は自社データでSuper VLを追加学習し、自社インフラ上で運用できるため、クローズドなフロンティアモデルに依存せずに済む。Bolt 74B-A9Bを使えば、RTX/DGX Spark上でクラウドに送らずローカルでエージェントタスクを処理できる。
A little context · terms in this story理解の手がかり · この記事の用語
- Open weights
- The model’s learned parameters are available to download. The license still determines how you may use or redistribute them; open weights does not necessarily mean open source.AIが学習したパラメーターをダウンロードできること。利用・再配布の条件はライセンスで決まり、オープンソースと同じ意味とは限りません。
- AI agent
- Software that uses an AI model and tools to carry out steps toward a task. How independently it can act depends on the product and the permissions you give it.AIモデルとツールを使い、目的に向けて複数の手順を実行するソフトウェア。自律的に動ける範囲は製品や与える権限によって異なります。
- API
- An interface that lets one piece of software use another service. An AI API lets a developer send requests to a model from their own application.ソフトウェアから別のサービスを利用するための窓口。AIのAPIなら、自分のアプリからモデルに処理を依頼できます。
- Inference
- Running a trained model to produce a result from new input, as distinct from training the model.学習済みのモデルに新しい入力を渡して結果を得る処理。モデルを学習させる作業とは区別します。
Read the sources原典を読む
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