英伟达发布 Nemotron 3.5 系列：Super VL多模态大模型，后训练专业任务基准超越Claude Opus 5、GPT-6.1 Sol

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英伟达推出全新 Nemotron 3.5 模型家族，一共三款模型，面向企业代理、文档分析、本地多步任务场景。

旗舰 Nemotron 3.5 Super VL 为1200亿参数开放多模态模型，可处理PDF、图表、表格、图片与网页，具备指令遵循与工具调用能力。另外两款是面向本地代理的轻量化模型；
Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB用于本地编码、深度研究与多步任务；
Bolt E4B 4GB计划10月23日发布，面向对话与设备端代理。企业可以基于自身文档、业务规则对 Super VL 做后训练，部署在自有基础设施，满足数据安全与本地驻留需求；Bolt 则把部分代理负载留在本地设备运行。

英伟达发布 Nemotron 3.5 系列：Super VL多模态大模型，后训练专业任务基准超越Claude Opus 5、GPT-6.1 Sol

Nemotron 产品线演进

Super VL 不是英伟达首款多模态文档模型，此前 Nemotron Nano 2 VL、Nemotron 3 Nano Omni 已经支持文档、图像，甚至音频视频理解。本次更新，把视觉文档能力升级到旗舰 Super 级别，同时新增 Bolt 系列补齐本地部署方案。

Hugging Face：https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B-NVFP4
魔搭：https://modelscope.cn/collections/nv-community/Nemotron-35-Super-VL

这种文本+视觉一体化模型，能够简化企业代理架构。例如保险理赔审核场景，模型可直接读取扫描件、提取结构化信息、对照保单标记异常，不用在多个独立读写系统之间来回传递数据。当然开发者仍需要自行验证事实提取准确率与规则合规性。

合作伙伴后训练实测效果

数十家企业机构针对自身业务对 Super VL 做后训练，覆盖金融、网络安全、代码代理等场景，合作方包括Scale AI、EY、AI21、Mercor等；集成平台包含Atlassian、CrowdStrike、Perplexity、Salesforce等。

测试覆盖文档智能、安全弹性、财务票据提取、科学实验、医保理赔五大专业任务。经过后训练，模型性能提升幅度在9%~44%区间。在部分专项任务上，定制后的模型得分超过 Claude Opus 5、GPT-6.1 Sol：医保理赔任务，基础模型约28%提升至后训练72%，Claude Opus 5约38%；安全攻击弹性由基础模型约35%提升至76%，GPT-6.1 Sol约66%。

重要说明：该结果仅针对定制后训练版本，并非基础版Super VL在通用能力上全面超越这两款闭源大模型。英伟达未公开测试集定义、样本量与完整测试协议，企业落地前必须自行做业务侧验证。

推理性能：长输入下高生成速度

英伟达称 Super VL 在同等质量下最高可达同类开放模型5倍推理速度。在4片Blackwell B200 GPU环境下，100k输入token场景实测可达 625 token/s，对比参考：Inkling Small 相近综合得分仅约125 token/s。

需要注意：这个指标只是token生成速度，不等于完整端到端Agent任务耗时。读取输入、调用外部工具、校验结果、纠错，都会额外占用时间。Artificial Analysis综合指数26，低于GLM-5.3-Flash（42）、Qwen3.8-Flash-Next（40），该综合指标不单独衡量文档视觉能力。

Bolt 本地小模型细节

Bolt 74B-A9B，总参74B，激活9B，原生2bit量化，24GB显存即可承载。适配RTX Spark、DGX Spark，主打本地网页研究、文案撰写、代码调试。在PinchBench同类开放模型排名第一，BrowseComp第二名，权重已上架Hugging Face，支持llama.cpp、Ollama、LM Studio、vLLM，可在消费级GeForce RTX、DGX Station、RTX PRO工作站运行。

Bolt E4B，体积仅4GB，面向语音助手、交互角色、嵌入式界面，支持多轮对话+工具调用，10月23日上线，适配GeForce RTX、Jetson与RTX/DGX Spark硬件。

获取渠道、许可证与硬件支持

Super VL、Bolt 74B-A9B权重发布于 Hugging Face；同时可通过 OpenRouter、ModelScope、NVIDIA NIM 获取。许可证采用OpenMDW，允许商业使用、微调、二次分发，附带完整训练配方、数据集、NeMo定制文档。

硬件方面针对 Blackwell、Hopper架构优化，支持DGX Spark、DGX Station、RTX PRO 6000 Blackwell，也可在Ampere GPU运行。成本上，开发者可用限速版英伟达托管API免费开发；企业生产环境，NVIDIA AI Enterprise软件许可每GPU每年4500美元，该费用仅为软件许可，不含硬件、托管运维成本。

模型训练体量：预训练+持续预训练合计26万亿token，380万后训练样本，约100个开放环境强化学习。后续还会补充工具调用、金融、长上下文、安全、视觉语言方向数据集。

本次发布恰逢英伟达收购Hugging Face的交易推进，交易金额约129.3亿美元，预计2027上半年完成，尚需监管审批。英伟达承诺收购后保持Hugging Face对所有模型厂商、芯片厂商开放。

要点小结

Nemotron 3.5 三模型组合：120B多模态Super VL主打企业文档智能；Bolt 74B-A9B本地Agent；Bolt E4B面向嵌入式轻量场景。
专项后训练后，部分垂直任务指标超过Claude Opus5、GPT-6.1 Sol，不是基础模型通用能力超越，测试规范未完全公开。
Super VL在Blackwell B200上长输入推理速度优秀；Bolt系列可在消费级RTX本地运行，生态兼容Ollama、LM Studio等工具。
OpenMDW许可支持商用微调；英伟达收购Hugging Face交易仍待监管批准。