✨︎ Resumen (TL;DR):
- NVIDIA lanzó el 15 de octubre de 2026 Nemotron 3.5 Super VL, un modelo abierto que combina la comprensión de documentos e imágenes con el uso de herramientas.
- El modelo suma 120,000 millones de parámetros, pero activa 12,000 millones por token.
- Las ventajas anunciadas dependen del ajuste y de la prueba; Bolt lleva una versión comprimida a equipos con 24 GB.
NVIDIA lanzó el 15 de octubre de 2026 Nemotron 3.5 Super VL, un modelo de IA abierto que combina la comprensión de documentos e imágenes con el uso de herramientas. La compañía lo dirige a empresas que quieren adaptar agentes a sus propios procesos y ejecutarlos en infraestructura bajo su control.
Nemotron 3.5 Super VL es un modelo de IA abierto que combina la comprensión de documentos e imágenes con el uso de herramientas. Puede trabajar con texto e interpretar tablas, gráficos y video.
El modelo suma 120,000 millones de parámetros, los valores que aprende durante el entrenamiento, pero activa 12,000 millones por token. Su arquitectura de mezcla de expertos selecciona solo una parte del modelo en cada paso para reducir el trabajo de cómputo, según la documentación técnica de NVIDIA.
Artificial Analysis registra una ventana de contexto de hasta un millón de tokens, las unidades en que se divide la información que procesa el modelo.
Las cifras dependen del ajuste
NVIDIA sostiene que las organizaciones que entrenaron Super VL con sus propios datos, herramientas y políticas pueden superar a modelos de frontera en procesos especializados. La comparación corresponde a versiones adaptadas a tareas concretas.
Entre los casos que presenta el blog técnico de NVIDIA figura Scale AI, que ajustó el modelo para procesar créditos de proveedores en Skydance. Para ese proceso, NVIDIA prevé dividir entre 40 el costo de inferencia y entre cinco la latencia. Son proyecciones para ese proceso y una configuración específica.
La compañía también anuncia hasta cinco veces más rendimiento en una sola GPU frente a otros modelos abiertos de tamaño comparable. Esta métrica describe la velocidad de procesamiento; no equivale a acertar cinco veces más tareas.
Como referencia externa, Artificial Analysis asigna a Super VL 26 puntos en su Intelligence Index, frente a una mediana de 8 entre modelos abiertos de tamaño comparable. Esa categoría reúne modelos de entre 40,000 millones y 150,000 millones de parámetros. Se trata de una evaluación general, distinta de los procesos personalizados que muestra NVIDIA.
Bolt lleva otra versión a equipos con 24 GB
NVIDIA también lanzó Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB. La variante utiliza cuantización de dos bits para reducir la memoria que ocupan sus parámetros y está diseñada para la ejecución local en equipos RTX y DGX Spark.
Los 24 GB corresponden a Bolt, una versión comprimida distinta de Super VL.
Super VL se distribuye en Hugging Face y como microservicio NVIDIA NIM. La compañía publica sus pesos, conjuntos de datos y recetas de entrenamiento para que las organizaciones puedan personalizarlo y alojarlo.
La versión más pequeña, Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB, está prevista para el 23 de octubre de 2026. Apunta a asistentes de voz, personajes interactivos e interfaces integradas en dispositivos.
El lanzamiento separa dos necesidades concretas. Super VL está dirigido a organizaciones que quieren adaptar agentes con sus propios datos, herramientas y políticas, mientras Bolt reduce la memoria necesaria para la ejecución local. Las cifras de costo, latencia y rendimiento no funcionan como una garantía universal: dependen de la tarea, el ajuste y el equipo utilizado.
