16 октября 2026 г.
NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL: открытую модель можно запустить у себя на 4 H100
15 октября Nvidia выложила Super VL на Hugging Face: на каждый запрос работают 12 из 120 млрд параметров. Вместе с ней вышли Bolt на 74 млрд параметров и E4B, которой хватает 4 ГБ памяти.
Super VL берёт 4 H100 или 2 GB200, рекомендуемая загрузка памяти GPU 0.85, контекст до 1 млн токенов. Скачать можно на Hugging Face, OpenRouter, ModelScope и NVIDIA NIM.
Через vLLM модель поднимают так: `vllm serve $MODEL --served-model-name nemotron-3.5-super-vl --tensor-parallel-size 4 --trust-remote-code --gpu-memory-utilization=0.85`, где $MODEL это идентификатор модели на Hugging Face. Ollama, LM Studio и llama.cpp тоже поддерживают семейство.
Не хотите разбираться сами? Внедряем ИИ в ваш бизнес: задачи без лимита, одна цена в месяц, отмена в любой момент.
Nvidia сама назвала результаты Super VL: GPQA-Diamond 89,52, MMLU-ProX 76,91, SWE-bench Verified 71,10, LiveCodeBench v6 88,22. По заявлению компании, модель работает в 5 раз быстрее ближайшего конкурента в классе, а точность приближается к крупнейшей reasoning-модели Nvidia при примерно пятой части параметров.
Сравнения с Opus 5 и GPT-6.1 Sol. Они относятся не к базовой Super VL, а к версиям, дообученным под узкие задачи. В медицинских заявках точность выросла с 28% до 72%, у Claude Opus 5 в этой категории 38%. Устойчивость к кибератакам у дообученной версии выросла с 35% до 76%, у GPT-6.1 Sol 66%. Данные из статьи 3DNews со ссылкой на VentureBeat.
Bolt на 74 млрд параметров работает с 9 млрд активных, вариант на 24 ГБ использует 2-битную квантизацию. Nvidia называет Bolt первой открытой моделью в классе на PinchBench и второй на BrowseComp.
Все цифры пока идут из карточки и блога Nvidia.
Первоисточник