NVIDIA presentó la familia Nemotron 3.5, una serie de modelos abiertos diseñada para ejecutar agentes de inteligencia artificial desde grandes centros de datos hasta computadoras de escritorio y dispositivos periféricos. El lanzamiento está encabezado por Nemotron 3.5 Super VL, un modelo multimodal de 120 mil millones de parámetros capaz de trabajar con texto, imágenes, páginas web, tablas, gráficas, documentos y video.
Super VL utiliza una arquitectura de mezcla de expertos que activa alrededor de 12 mil millones de parámetros por cada fragmento procesado. Esa organización busca ofrecer capacidad de razonamiento y uso de herramientas sin cargar todos los parámetros al mismo tiempo. La empresa afirma que alcanza hasta cinco veces más rendimiento que otros modelos abiertos de su categoría en tareas de agentes.
Un modelo para leer y actuar sobre documentos
La propuesta no se limita a responder preguntas. Nemotron 3.5 Super VL puede reconocer texto, interpretar información estructurada, extraer datos de un PDF, leer una gráfica y conservar el contexto mientras un agente pasa del documento a una decisión o a una herramienta. El objetivo es evitar que las empresas deban conectar por separado un modelo de lenguaje y otro de visión.
El entrenamiento incluyó cerca de 26 billones de tokens entre la fase inicial y la continuación del aprendizaje, seguido por aproximadamente 3.8 millones de muestras y refuerzo en decenas de entornos. NVIDIA liberó pesos, conjuntos de datos y recetas de entrenamiento para que las organizaciones adapten el sistema a sus propios documentos, políticas y flujos de trabajo.
Bolt reduce memoria para operar en el escritorio
La familia incorpora Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB, optimizado mediante cuantización nativa de dos bits para caber en 24 gigabytes de memoria. Puede ejecutarse en equipos RTX y DGX Spark junto con otras aplicaciones. La versión está disponible con soporte para herramientas como llama.cpp, Ollama, LM Studio, Unsloth y vLLM.
Un segundo modelo, Bolt E4B 4GB, apunta a asistentes conversacionales, personajes interactivos y sistemas físicos que requieren respuestas rápidas con recursos limitados. Su disponibilidad está prevista para el 23 de octubre. Super VL y Bolt 74B ya pueden descargarse, y el primero también se ofrece mediante servicios de inferencia y el paquete empresarial NVIDIA NIM.
Privacidad, personalización y despliegue
El enfoque abierto permite que una organización aloje el modelo en su propia infraestructura y mantenga datos sensibles dentro de sus instalaciones. Un banco podría revisar expedientes de crédito con criterios internos; una aseguradora, examinar reclamaciones en busca de patrones de fraude, y una empresa industrial, analizar manuales, imágenes y resultados de simulaciones sin enviar el contenido a un proveedor externo.
Atlassian, CrowdStrike, Dassault Systèmes, Perplexity, Salesforce y Synopsys aparecen entre las compañías que integran o adaptan la tecnología para búsqueda, ciberseguridad, diseño, automatización gubernamental y verificación de semiconductores. Otros equipos la están ajustando para análisis financiero, investigación científica y revisión de acuerdos.
El modelo puede ejecutarse en DGX Spark, DGX Station, estaciones RTX PRO, computadoras GeForce RTX, Jetson, nubes y centros de datos. Con NVIDIA Dynamo, la compañía asegura que una instalación puede atender hasta ocho veces más usuarios con 85% menos latencia. Esas cifras corresponden a pruebas del fabricante y deberán contrastarse en implementaciones independientes.
Nemotron 3.5 muestra una dirección clara de la industria: agentes especializados, multimodales y desplegables en distintos tamaños de hardware. La competencia ya no se concentra únicamente en construir el modelo más grande, sino en equilibrar precisión, velocidad, memoria, control de datos y costo operativo para tareas sostenidas.
Fuentes: NVIDIA Blog, NVIDIA Developer Blog.
