Kurz gesagt
- Nemotron 3.5 Super VL ist ein multimodales Modell mit 120 Milliarden Parametern und offenen Gewichten.
- Bolt 74B-A9B 24GB wurde laut NVIDIA so ausgelegt, dass es für lokale Agenten-Workloads in 24 GB Speicher passt.
- Das 4-GB-Modell Bolt E4B soll am 23. Oktober erscheinen und wurde für GeForce RTX, Jetson und RTX/DGX Spark entwickelt.
- Super VL kann auf DGX Spark, DGX Station, RTX-Systemen, Jetson sowie in Rechenzentren und der Cloud ausgeführt werden.
NVIDIA hat die Nemotron-3.5-Familie am 15. Oktober 2026 um ein neues offenes Modell und zwei Edge-Optionen erweitert. Das Unternehmen hat Nemotron 3.5 Super VL mit 120 Milliarden Parametern und Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B veröffentlicht; Bolt E4B soll am 23. Oktober folgen. NVIDIA positioniert die Modelle für unterschiedliche Agenten-Deployments – von Unternehmensservern bis hin zu lokaler Hardware und Edge-Geräten.
Auf welche Aufgaben konzentriert sich Super VL?
Laut NVIDIA wurde Super VL für multimodale Agentenaufgaben wie das Befolgen von Anweisungen, den Einsatz von Tools, mehrstufige Workflows und das Verstehen visueller Inhalte entwickelt. Das Modell soll Texte, Tabellen und Diagramme auf Webseiten, in PDFs und visuellen Dokumenten verarbeiten können. So kann ein Agent Dokumentinhalte lesen und die daraus gewonnenen Informationen in späteren Schritten nutzen.
NVIDIA zufolge ist Super VL das schnellste offene Agentenmodell seiner Klasse und bietet im Vergleich zu anderen Modellen einen bis zu fünffach höheren Durchsatz. Diese Leistungsangaben stammen von NVIDIA. Die offenen Gewichte, Datensätze und Trainingsrezepte werden veröffentlicht; Organisationen können das Modell mit eigenen Daten weitertrainieren und auf ihrer eigenen Infrastruktur betreiben.
NVIDIA gibt an, Super VL mit rund 26 Billionen Token trainiert zu haben. In der abschließenden Trainingsphase kamen demnach rund 3,8 Millionen Beispiele und Reinforcement Learning zum Einsatz. Für die Anpassung stehen NVIDIA NeMo und Python-basierte Workflows bereit. Das Modell ist über Hugging Face, Open Router, ModelScope und NVIDIA NIM verfügbar.
Bolt-Modelle sind auf den lokalen Betrieb ausgelegt
Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB wurde mit der von NVIDIA angegebenen nativen 2-Bit-Quantisierung so ausgelegt, dass es in 24 GB Speicher passt. Nach Angaben des Unternehmens kann das Modell Agentenaufgaben wie Webrecherche, Schreiben und Code-Debugging lokal ausführen, ohne sie an die Cloud zu senden. Das über Hugging Face angebotene Modell unterstützt llama.cpp, Ollama, LM Studio, Unsloth und vLLM.
Die kleinere Option Bolt E4B 4GB ist für Anwendungsfälle wie schnelle Sprachagenten und lokale Sprachassistenten vorgesehen. NVIDIA zielt darauf ab, das Modell auf GeForce RTX, Jetson und RTX/DGX-Spark-Hardware auszuführen. Als Erscheinungstermin wurde der 23. Oktober genannt.
Super VL kann auf DGX Spark, DGX Station, RTX PRO und RTX-Systemen, NVIDIA Jetson sowie in Rechenzentren und der Cloud ausgeführt werden. Für Bolt 74B-A9B nennt NVIDIA ebenfalls DGX Spark, DGX Station, GeForce-RTX-PCs und RTX-PRO-Workstations. Das Unternehmen erklärt, das Modell auch für RTX-Spark-Laptops entwickelt zu haben, deren Marktstart für den 16. Oktober geplant ist.
Auswirkungen auf Workflows in Architektur und Visualisierung
Für Architektur- und Innenraumteams sind vor allem Super VL, das visuelle Dokumente zusammen mit Text verarbeiten kann, und die für lokale Hardware vorgesehenen Bolt-Optionen interessant. Die Fähigkeit, Tabellen und Diagramme in Dokumenten auszulesen, könnte Agentenszenarien mit visuellen Inhalten ermöglichen. NVIDIA kündigt jedoch keine Integration mit einer bestimmten CAD-, BIM- oder Visualisierungssoftware an.
Der lokale Betrieb kann für Teams interessant sein, die ihre Daten und Workloads nicht in die Cloud übertragen möchten. Die Hardwarekompatibilität hängt jedoch vom jeweiligen Modell ab: Für Bolt 74B-A9B wird ein Speicherbedarf von 24 GB angegeben, während Super VL auf verschiedenen NVIDIA-Systemen und in der Cloud eingesetzt werden kann. Da die Quelle keine Einzelheiten zu Lizenzbedingungen und Nutzungskosten nennt, sollten die Zugangs- und Deployment-Bedingungen vor dem Einsatz in der Produktion gesondert geprüft werden.
Quellen
1 QuelleQuelltexte werden nicht neu veröffentlicht; kurze Zitate sind gekennzeichnet, der Rest ist eigene Zusammenfassung und Einordnung.
Der praktische Nutzen der Nemotron-3.5-Familie für Architekturbüros und Visualisierungsteams liegt nicht in einem einzelnen Modell, sondern in den verschiedenen Einsatzmöglichkeiten und Größenklassen. Super VL, das visuelle Dokumente lesen kann, ist für dokumentenbasierte Agentenszenarien interessant; eine direkte Integration mit BIM- oder 3D-Software wird in der Ankündigung jedoch nicht genannt.
Die Möglichkeit des lokalen Betriebs und die damit verbundene Datenkontrolle können besonders für Teams wichtig sein, die mit sensiblen Projektdokumenten arbeiten. Dennoch sollten die Anforderungen an 24 GB Speicher, kompatible NVIDIA-Hardware sowie die noch nicht erläuterten Lizenz- und Kostenbedingungen vor einer Entscheidung geprüft werden. Ein vorsichtiger Ansatz wäre, zunächst Genauigkeit und Hardwarebelastung in einem kleinen Workflow zu testen.
Häufige Fragen
Was ist NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL?
Es ist ein von NVIDIA angekündigtes multimodales Modell mit 120 Milliarden Parametern und offenen Gewichten. Das Unternehmen zufolge liegt der Schwerpunkt auf visuellem Verständnis und Agenten-Workflows.
Wann sind die Nemotron-3.5-Bolt-Modelle verfügbar?
Bolt 74B-A9B ist verfügbar. Bolt E4B soll am 23. Oktober erscheinen.
Auf welcher Hardware läuft Bolt 74B-A9B?
NVIDIA nennt GeForce-RTX-PCs, DGX Spark, DGX Station und RTX-PRO-Workstations. Das Modell wurde so ausgelegt, dass es in 24 GB Speicher passt.
