英伟达发布开放权重模型：Nemotron 3.5 Super VL面向企业智能体，Bolt系列面向AI PC
英伟达称 1200 亿参数的Super VL在指令遵循与工具调用上可接近Nemotron 3 Ultra；两款Bolt模型用于在RTX Spark与DGX Spark设备本地运行；Super VL与Bolt 74B-A9B已可用，Bolt E4B本月晚些时候发布。
AI解读：英伟达周四发布新的开放权重模型，目标场景是常驻运行的智能体与边缘计算。
英伟达称Super VL参数少于Nemotron 3 Ultra，但在指令遵循和工具调用任务上可达到相近准确度，这一对比由英伟达自行给出。
英伟达称，在文档智能、财务会计、科学实验、医疗保险理赔和抗安全攻击等特定智能体任务上做后训练后，Super VL完成任务快于Anthropic与OpenAI的竞品（Opus 5、GPT 6.1 Sol、Luna、Astra）。
英伟达列出Skydance、EY、Ramp、Crowdstrike、Perplexity和Salesforce为Super VL的使用方，这是公司提供的名单，未附使用规模或效果数据。
两款轻量Bolt模型面向本地设备：Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB处理本地多步推理、工具调用与网页浏览；最小的Bolt E4B面向对话智能体，本月晚些时候发布。
本地模型的目标设备是搭载RTX Spark芯片的AI PC和DGX Spark工作站，微软、戴尔等合作方正将这类设备推向市场。
英伟达周四发布新的开放权重模型，分别面向企业常驻智能体和在个人电脑、工作站本地运行的轻量智能体。据TechCrunch报道，旗舰款Nemotron 3.5 Super VL有 1200 亿参数；英伟达称其参数少于Nemotron 3 Ultra，但指令遵循和工具调用任务的准确度相近。
Super VL：企业侧的后训练与部署方式
英伟达负责开放模型与软件的副总裁Kari Briski在发布博客中称，想在英伟达基础设施上运行智能体的组织，现在各层级都有开放且经过优化的模型可选。按她的说法，组织可以用自有数据对Super VL做后训练，部署在自己的基础设施上，并拥有所构建的东西。
英伟达称，在文档智能、财务会计、科学实验、医疗保险理赔和抗安全攻击等特定智能体任务上做后训练后，Super VL完成任务快于Anthropic和OpenAI的竞品，报道列出的对比型号包括Opus 5、GPT 6.1 Sol、Luna和Astra。TechCrunch指出，这类对比是大公司发布新模型时的常见说法，英伟达没有在报道中给出具体评测数字。
英伟达列出的使用方包括Skydance、EY、Ramp、Crowdstrike、Perplexity和Salesforce。该名单由英伟达提供，未说明部署规模或可核验的使用效果。
Bolt与AI PC：本地运行的范围
两款Bolt模型面向在本地设备上运行的智能体。Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB有 740 亿参数，英伟达称其在速度与推理之间做平衡，可处理多步推理、工具调用和网页浏览。最小的Bolt E4B面向对话智能体。
这些模型的目标设备是搭载英伟达RTX Spark芯片的AI PC和DGX Spark工作站，面向消费者、程序员和企业知识工作者。报道称这类设备正通过微软、戴尔等合作方进入市场。Briski称，PC用户可以把日常项目交给本地智能体处理，而不必把工作负载发送到云端。
可用时间
英伟达称，Super VL和Bolt 74B-A9B已可用，Bolt E4B将在本月晚些时候发布。