NVIDIAは2026年10月15日、オープンな1200億パラメータのモデル「Nemotron 3.5 Super VL」と、エッジ向けの2モデルを発表しました。Super VLと「Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB」は発表と同時に利用可能になり、「Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB」は10月23日に提供されます。3つのモデルは、大規模なエンタープライズサーバーからエッジデバイス、ローカルハードウェアまで、エージェント展開の全範囲をカバーするといいます。
Super VL、最大モデルと同等の精度を約5分の1のパラメータ数で
NVIDIAによると、Super VLはマルチモーダルなエージェントタスク（指示追従、ツール使用、多段階の業務ワークフロー、視覚理解）において、NVIDIAの最大の推論モデルと同等の精度を、約5分の1のパラメータ数で達成します。また、同クラスのオープンなエージェントモデルの中で最速で、次点のモデルより5倍速いとしています。企業は自社データでポストトレーニングし、自社インフラで展開できます。
Super VLは、オープンウェイト、オープンデータセット、トレーニングレシピを備えます。約26兆トークンで事前学習と継続事前学習を行い、約380万サンプルと強化学習でポストトレーニングされました。視覚言語の強みは、OCR、表、グラフ、構造化情報など、エージェントが実際に遭遇する文書に焦点を当てています。
エッジ向けBoltモデル、ローカルでエージェントを実行
Bolt 74B-A9B 24GBは、NVIDIA RTX/DGX Spark上で日常的なエージェントタスクをローカル実行するために設計されました。ネイティブ2ビット量子化により24GBメモリに収まり、他のアプリケーションと並行して動作します。同社によると、同メモリ規模の他のモデルと比較して、知能と速度のバランスが良いです。同社によると、PinchBenchで同クラスのオープンモデル1位、BrowseCompで2位です。
Bolt E4B 4GBは、GeForce RTX、Jetson、RTX/DGX Spark向けで、自然な会話とマルチターンのエージェント機能を組み合わせ、ローカルな音声アシスタントや対話型キャラクター、組み込みインターフェースを実現します。
さまざまな業界での採用
NVIDIAによると、数十の組織がSuper VLを自社データやツール、ポリシー、ワークフローでポストトレーニングしています。Scale AIはSkydanceのベンダー信用金融エージェント、EYのM&Aデューデリジェンスエージェント向けにポストトレーニングしました。AfterQueryはHebbia向けにクレジット契約分析用にカスタマイズしました。AI21とAliceはサイバーセキュリティ攻撃耐性向け、Mercorはコーディングベンチマーク「APEX-SWE」向けにポストトレーニングしています。
そのほか、Ramp（金融文書インテリジェンス）、Dream（サイバーセキュリティ研究）、Lila Sciences（科学探索）、R1（医療請求分析）などが採用しています。ソフトウェアプラットフォーム企業では、Atlassian、CrowdStrike、Dassault Systèmes、Perplexity、Salesforce、Synopsysが統合またはカスタマイズしています。
提供方法とハードウェア
Super VLは、Hugging Face、Open Router、ModelScopeコミュニティ、NVIDIA NIMとして提供されます。NIMは本番環境向けマイクロサービスとして、2週間ごとにセキュリティパッチと性能改善が更新されます。NVIDIA Dynamo上で動作させると、同社によると最大8倍のユーザー数を85%低いレイテンシで処理できます。
Bolt 74B-A9B 24GBはHugging Faceで提供され、llama.cpp、Ollama、LM Studio、Unsloth、vLLMをサポートします。Bolt 74B-A9Bは10月16日発売のNVIDIA RTX Sparkノートパソコン向けに作られ、GeForce RTX PC、DGX Spark、DGX Station、RTX PROワークステーションでも動作します。Super VLは、DGX Spark、DGX Station、RTX PRO、RTXシステム、Jetson、データセンターやクラウドまで、NVIDIAのハードウェア全体で動作するとしています。
どう見るか
Super VLの「次点より5倍速い」という数字について、ブログはArtificial Analysis Intelligence Indexのリーダーボードを根拠として挙げています。一方、「NVIDIA最大の推論モデルと同等の精度」については、比べた相手のモデル名や評価の条件を示していません。
エッジモデルのベンチマーク順位（PinchBench、BrowseComp）もNVIDIAの報告であり、独立した検証は示されていません。
