En bref
- Nemotron 3.5 Super VL est un modèle multimodal de 120 milliards de paramètres, proposé avec des poids ouverts.
- Bolt 74B-A9B 24GB est conçu, selon NVIDIA, pour tenir dans 24 Go de mémoire et exécuter localement des tâches d’agent.
- Le modèle Bolt E4B 4GB sera disponible le 23 octobre ; il est conçu pour GeForce RTX, Jetson et RTX/DGX Spark.
- Super VL peut fonctionner sur DGX Spark, DGX Station, les systèmes RTX, Jetson, ainsi que dans des environnements de centre de données et de cloud.
Le 15 octobre 2026, NVIDIA a élargi la famille Nemotron 3.5 avec un nouveau modèle ouvert et deux options pour les appareils périphériques. Nemotron 3.5 Super VL, doté de 120 milliards de paramètres, et Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B sont disponibles ; le lancement du modèle Bolt E4B est prévu le 23 octobre. NVIDIA destine ces modèles à différents déploiements d’agents, des serveurs d’entreprise au matériel local et aux appareils périphériques.
Sur quelles tâches Super VL se concentre-t-il ?
Selon NVIDIA, Super VL a été développé pour des tâches multimodales impliquant des agents, comme le suivi d’instructions, l’utilisation d’outils, les workflows en plusieurs étapes et la compréhension de contenus visuels. Le modèle doit pouvoir traiter le texte, les tableaux et les graphiques présents dans des pages Web, des PDF et des documents visuels. Un agent peut ainsi lire le contenu d’un document et réutiliser les informations obtenues au cours des étapes suivantes.
L’entreprise affirme que Super VL est le modèle d’agent ouvert le plus rapide de sa catégorie et qu’il offre un débit jusqu’à 5 fois supérieur à celui d’autres modèles. Ces affirmations de performance reposent sur les déclarations de NVIDIA. Les poids ouverts, les jeux de données et les recettes d’entraînement du modèle sont publiés ; les organisations peuvent ensuite l’entraîner avec leurs propres données et l’exécuter sur leur propre infrastructure.
NVIDIA indique que Super VL a été entraîné sur environ 26 billions de tokens et que la phase finale de son entraînement a fait appel à environ 3,8 millions d’exemples et à l’apprentissage par renforcement. NVIDIA NeMo et des processus basés sur Python sont proposés pour la personnalisation. Le modèle est accessible via Hugging Face, Open Router, ModelScope et NVIDIA NIM.
Les modèles Bolt sont conçus pour une exécution locale
Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB a été conçu pour tenir dans 24 Go de mémoire grâce à une méthode de quantification native à 2 bits, selon NVIDIA. L’entreprise affirme que le modèle peut exécuter localement, sans les envoyer vers le cloud, des tâches d’agent comme la recherche sur le Web, la rédaction et le débogage de code. Disponible via Hugging Face, le modèle est compatible avec llama.cpp, Ollama, LM Studio, Unsloth et vLLM.
La version plus compacte, Bolt E4B 4GB, est destinée à des usages comme les agents conversationnels rapides et les assistants vocaux locaux. NVIDIA vise une exécution du modèle sur le matériel GeForce RTX, Jetson et RTX/DGX Spark. Sa sortie est prévue le 23 octobre.
Super VL peut fonctionner sur DGX Spark, DGX Station, RTX PRO et les systèmes RTX, NVIDIA Jetson, ainsi que dans des environnements de centre de données et de cloud. Pour Bolt 74B-A9B, NVIDIA mentionne également DGX Spark, DGX Station, les ordinateurs GeForce RTX et les stations de travail RTX PRO. L’entreprise précise que le modèle a aussi été conçu pour les ordinateurs portables RTX Spark, dont la sortie est prévue le 16 octobre.
Conséquences pour les workflows d’architecture et de visualisation
Pour les équipes d’architecture et d’aménagement intérieur, l’annonce se distingue par Super VL, capable de traiter conjointement des documents visuels et du texte, ainsi que par les options Bolt destinées à fonctionner sur du matériel local. La capacité à lire des tableaux et des graphiques dans des documents pourrait ouvrir la voie à des scénarios d’agents travaillant sur des contenus visuels ; toutefois, NVIDIA n’annonce aucune intégration avec un logiciel de CAO, de BIM ou de visualisation en particulier.
L’exécution locale peut intéresser les équipes qui ne souhaitent pas envoyer leurs données et leurs tâches vers le cloud. La compatibilité matérielle varie toutefois selon le modèle : Bolt 74B-A9B nécessite 24 Go de mémoire, tandis que Super VL est destiné à différents systèmes NVIDIA et aux environnements cloud. La source ne précise pas les conditions de licence ni les coûts d’utilisation ; il convient donc d’examiner séparément les conditions d’accès et de déploiement avant de passer en production.
Sources
1 sourceLes textes sources ne sont pas republiés ; les courtes citations sont signalées, le reste est notre propre résumé et commentaire.
Pour les agences d’architecture et les équipes de visualisation, l’intérêt pratique de la famille Nemotron 3.5 tient à la diversité des options de travail selon les besoins, et non à un modèle unique. Capable de lire des documents visuels, Super VL est intéressant pour les scénarios d’agents axés sur les documents ; toutefois, l’annonce ne mentionne aucune intégration directe à un logiciel BIM ou 3D.
La possibilité d’un usage local, qui peut offrir un meilleur contrôle des données, est importante, notamment pour les équipes travaillant sur des documents de projet sensibles. Il faut néanmoins prendre en compte les 24 Go de mémoire requis, la nécessité d’un matériel NVIDIA compatible ainsi que les conditions de licence et de coût, qui n’ont pas encore été précisées. Une approche prudente consiste à tester d’abord la précision et la charge matérielle sur un petit workflow.
Questions fréquentes
Qu’est-ce que NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL ?
Il s’agit d’un modèle multimodal à poids ouverts, doté de 120 milliards de paramètres et annoncé par NVIDIA. L’entreprise indique qu’il se concentre sur la compréhension visuelle et les workflows d’agents.
Quand les modèles Nemotron 3.5 Bolt seront-ils disponibles ?
Bolt 74B-A9B est disponible. La sortie de Bolt E4B est prévue le 23 octobre.
Sur quel matériel Bolt 74B-A9B fonctionne-t-il ?
NVIDIA mentionne les ordinateurs GeForce RTX, DGX Spark, DGX Station et les stations de travail RTX PRO. Le modèle a été conçu pour tenir dans 24 Go de mémoire.
