NVIDIA Enthüllt Neue Nemotron-Modelle: Super VL für Rechenzentren und Bolt für Edge-Geräte

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NVIDIA erweitert seine Nemotron-KI-Modellfamilie mit dem hocheffizienten 120-Milliarden-Parameter Super VL für Unternehmen und zwei Bolt-Edge-Modellen, die für lokale Workloads optimiert sind und anpassbare KI-Agenten über verschiedene Computerebenen ermöglichen.

NVIDIA hat seine Nemotron-Familie von KI-Modellen mit der Einführung von Nemotron 3.5 Super VL erweitert, einem offenen Modell mit 120 Milliarden Parametern, das für spezialisierte, stets aktive KI-Agenten entwickelt wurde, die schnelle Aufgabenerledigung und hohe Genauigkeit erfordern. Neben Super VL stellte NVIDIA zwei neue edge-orientierte Modelle vor: Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB, das Intelligenz und Geschwindigkeit für lokale agentische Workloads ausbalanciert, und das kleinere Bolt E4B 4GB, optimiert für schnelle konversationelle KI-Agenten. Während Super VL und Bolt 74B-A9B sofort verfügbar sind, wird Bolt E4B am 23. Oktober 2026 auf den Markt kommen.

Super VL liefert Spitzenpräzision bei komplexen multimodalen Aufgaben wie Befolgung von Anweisungen, Werkzeugnutzung, Geschäftsabläufen und visuellem Dokumentenverständnis, aber mit etwa einem Fünftel der Parameter von NVIDIAs größtem Reasoning-Modell. Es übertrifft konkurrierende offene Modelle in der Geschwindigkeit um das Fünffache, wodurch Unternehmen Arbeitsabläufe beschleunigen können, die oft Tage oder Wochen dauern. Im Gegensatz zu proprietären Modellen ermöglichen die offenen Gewichte von Super VL Organisationen, das Modell mit proprietären Daten nachzutrainieren und auf eigener Infrastruktur bereitzustellen, was Kontrolle und Datenschutz sicherstellt.

Die Bolt-Serie ermöglicht KI-Agentenintelligenz am Edge. Bolt 74B-A9B 24GB verwendet 2-Bit-Quantisierung, um in 24 GB Speicher zu passen, läuft effizient auf Hardware wie NVIDIA RTX und DGX Spark-Systemen und unterstützt gleichzeitige Anwendungen. Dieses Modell ist bekannt dafür, Geschwindigkeit und Intelligenz auszubalancieren und belegt den ersten Platz auf PinchBench unter offenen Modellen seiner Klasse. Bolt E4B 4GB richtet sich an konversationelle und physische KI-Agenten auf verschiedenen Hardwareplattformen und bietet Mehrfachinteraktionsfähigkeiten für Sprachassistenten und eingebettete KI.

NVIDIA hebt die weitverbreitete Adoption und Anpassung von Super VL hervor, wobei Unternehmen aus den Bereichen Finanzen, Cybersicherheit, Programmierung, wissenschaftliche Forschung und Gesundheitswesen das Modell für domänenspezifische Aufgaben nachtrainieren. Partner wie Scale AI, EY, AI21, Atlassian, CrowdStrike, Salesforce und andere nutzen Super VL für Aufgaben von Due-Diligence-Prüfungen bis hin zu Sicherheits- und medizinischer Schadensanalyse.

Die multimodalen Vision-Sprach-Fähigkeiten von Super VL ermöglichen es, Text, Tabellen, Diagramme, Bilder und Webseiten fließend zu verstehen, sodass KI-Agenten visuelle und textuelle Eingaben nahtlos integrieren können, ohne Aufgabenübergaben zwischen Systemen. Das Modell und die Datensätze sind vollständig offen, werden mit Trainingsanleitungen geliefert und sind über Plattformen wie Hugging Face und NVIDIA NIM zugänglich, welches das Modell als Microservice optimiert für den Unternehmenseinsatz paketiert.

Die Nemotron 3.5-Modelle sind mit einer breiten Palette von NVIDIA-Hardware kompatibel, darunter DGX Spark, DGX Station, RTX PRO, Jetson und GeForce RTX-PCs, und verbinden KI im Rechenzentrum mit lokaler Edge-Intelligenz. Dieser Launch ergänzt zudem die Veröffentlichung der Nemotron Lightning- und Ultra-Modelle im August, die für hochdurchsatzstarke und fortgeschrittene Reasoning-Workloads bestimmt sind.

Ergänzend zu diesen Veröffentlichungen steht die NVIDIA Nemotron Coalition, eine globale Partnerschaft von KI-Laboren und Entwicklern einschließlich Mistral AI, LangChain, Perplexity und anderen, die an der Entwicklung offener Frontier-Modelle zusammenarbeiten. Das erste Projekt der Koalition, ein gemeinsam von NVIDIA und Mistral AI entwickeltes Modell, wird die kommende Nemotron 4-Familie unterstützen und legt dabei besonderen Wert auf Transparenz, Zusammenarbeit und KI-Souveränität.

NVIDIAs fortgesetzte Investition in offene, anpassbare KI-Modelle zielt darauf ab, fortgeschrittene künstliche Intelligenz zu demokratisieren und gleichzeitig Organisationen die Kontrolle über Daten und KI-Einsatz in vielfältigen Betriebsumgebungen zu ermöglichen.