Nvidia lanza los modelos de código abierto Nemotron 3.5 diseñados para IA agéntica y hardware de borde

Nvidia ha ampliado su gama de sistemas de inteligencia artificial de pesos abiertos con el lanzamiento de tres nuevos modelos de su familia Nemotron: el modelo principal Nemotron 3.5 Super VL, junto con el Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB y el Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB.

El lanzamiento se produce tras la publicación de Nemotron 3.5 Lightning en agosto y representa el primer despliegue de modelos por parte de la compañía desde que anunció el mes pasado un acuerdo para adquirir Hugging Face, el centro de aprendizaje automático de código abierto donde ahora se alojan los tres modelos.

Apuntando a la finalización instantánea y agentes locales

Encabezando este nuevo lanzamiento se encuentra el Nemotron 3.5 Super VL, un modelo de 120 mil millones de parámetros diseñado para agentes autónomos "siempre activos". Según Nvidia, el modelo ofrece finalización en vía rápida, lo que le permite ejecutar tareas de manera casi instantánea manteniendo una gran precisión.

Junto al modelo de 120B parámetros, Nvidia introdujo dos variantes bajo la etiqueta Bolt:

• Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB: Un modelo de tamaño mediano optimizado para ofrecer equilibrio y velocidad de procesamiento.

• Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB: Un modelo ligero diseñado específicamente para agentes conversacionales.

A diferencia de los lanzamientos parcialmente abiertos comunes en la industria, Nvidia ha hecho que los tres modelos sean totalmente abiertos, proporcionando acceso público a sus pesos, conjuntos de datos de entrenamiento y recetas de entrenamiento subyacentes.

Contrarrestando a los rivales y apoyando el ecosistema de GPU

Los nuevos modelos llegan en un momento en que los desarrolladores estadounidenses buscan alternativas abiertas y sólidas para competir con los modelos de pesos abiertos de bajo costo y alto rendimiento provenientes de China, como la familia Qwen de Alibaba. Según Alexander Harrowell, analista de Omdia, los desarrolladores ya están migrando hacia el nuevo lanzamiento y sustituyendo activamente modelos como Qwen 3.6 35B de Alibaba por Nemotron Bolt.

La medida también sirve a los intereses de hardware más amplios de Nvidia. Los principales proveedores en la nube y clientes clave están diseñando cada vez más silicio propietario, incluidos Google con sus TPU, Amazon con sus chips aceleradores Trainium y OpenAI con su chip Jalapeño, actualmente en desarrollo. Al lanzar modelos abiertos optimizados, además de medidas como hacer de código abierto su plataforma de orquestación de GPU Run.ai, Nvidia busca sostener la demanda de su propio conjunto de tecnologías de computación.

"Están haciendo esto para respaldar el ecosistema más amplio en torno a sus GPUs", señaló Harrowell, destacando un impulso general en la industria donde los fabricantes de chips integran estrechamente modelos, software y hardware.

Avanzando las cargas de trabajo agénticas hacia la informática en el dispositivo

Más allá del rendimiento bruto en pruebas de referencia, el diseño arquitectónico de Nemotron 3.5 Super VL y de los modelos Bolt cuenta con un escalado de memoria mejorado, lo que amplía la ventana de contexto necesaria para flujos de trabajo agénticos complejos y de varios pasos.

Las dimensiones compactas de las variantes más pequeñas, como el E4B, también se alinean con el impulso de la industria para trasladar la ejecución agéntica fuera de los centros de datos centralizados y llevarla a las máquinas locales. Sistemas como Nvidia DGX Spark y las Mac Mini de Apple ofrecen el potencial de ejecutar cargas de trabajo agénticas de manera local, aunque Harrowell señaló que una adopción más amplia requerirá que las empresas se adapten nuevamente a gestionar software empaquetado alojado directamente en dispositivos físicos en lugar de depender estrictamente de APIs alojadas en la nube.