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title: "Nvidia 開源 Nemotron 3.5 Super VL 主攻企業常駐 agent 與邊緣裝置"
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author: Ethan
published: 2026-10-20T16:38:00+08:00
modified: 2026-10-20T10:06:58+08:00
description: "2026 年 10 月 19 日，Nvidia 發布 Nemotron 3.5 Super VL，一個 1,200 億參數的開放權重多模態模型，同場推出兩款邊緣模型 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB 與 Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB。Super VL 與 Bolt 74…"
categories: [AI]
tags: [AI agent, Nemotron, Nvidia, "邊緣運算", "開源模型"]
source: https://sammy.hk
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![Nvidia Nemotron 3.5 Super VL for enterprise AI agents and edge deployment](https://sammy.hk/wp-content/uploads/2026/10/openrouter_google_gemini-3_1-flash-lite-image_20261020_100531_2fcab6f7.jpg)2026 年 10 月 19 日，Nvidia 發布 Nemotron 3.5 Super VL，一個 1,200 億參數的開放權重多模態模型，同場推出兩款邊緣模型 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB 與 Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB。Super VL 與 Bolt 74B-A9B 即日於 Hugging Face、OpenRouter、ModelScope 及 NVIDIA NIM 上架，Bolt E4B 則於 10 月 23 日推出。\[1\]

Nvidia 指 Super VL 是為長時間運作的專門 agent 而設，在同級模型中任務完成速度最快、準備度最高，並與 Nemotron Coalition 合作開發。\[1\]

## 混合專家架構縮部成本

Super VL 採用混合專家架構，總參數 1,200 億，但每個 token 只啟動約 120 億參數，reasoning、指令跟隨、工具使用與文字、圖片、文件、影片理解集中在同一個模型之內，企業不必再為視覺任務另設一套視覺語言模型。\[2\]

Nvidia 表示，Super VL 在多模態 agent 任務上的準備度，與該公司最大的推理模型相若，而參數量僅約五分之一；在 Artificial Analysis 的智能指數同級比較中，吞吐量最高可達次旗艦模型的五倍。\[1\] 官方還指出，模型以約 26 萬個 token 完成預訓練與持續預訓練，之後以約 380 萬樣本及數十個環境的強化學習進行後訓練。\[1\]

開放程度是另一個賣點：模型附開放權重、開放資料集與訓練配方，機構可在自己的資料上後訓練，並部署在自己的基礎設施之內。Nvidia 以保險與金融為例，指客製化 agent 可重複掃描索賠索引中的欺詐特徵，或按機構自身的借貸準則審核信貸評分，而資料不會離開本地環境。\[1\]

## 企業以自家資料後訓練

Nvidia 公開的名單顯示，多家機構已把 Super VL 後訓練成專門 agent。Scale AI 為 Skydance 的委託商信金融 agent 及 EY 的採購職調查 agent 進行後訓練；AfterQuery 為 Hebbia 定製信貸協議分析；AI21 與 Alice 針對網絡安全攻擊整合模型；Mercor 在 APEX-SWE 編程基準上後訓練，用於規劃、重構與除錯程式碼；Ramp 用於金融文件理解，R1 用於麥肯錫索引與收益環管理。\[1\]

平台整合方面，Atlassian 把模型用於跨越 Jira 與 Confluence 的 agent 搜尋，CrowdStrike 用於企業安全的情境演練，Perplexity 用於搜尋與 agent 任務，Salesforce 則用於在受控客戶環境中自動化政府工作流程；Dassault Systèmes 與 Synopsys 分別用於工程設計模擬及半導體設計驗證。\[1\]

部署層面，NVIDIA NIM 把模型包裝成生產級微服務，每兩週更新安全修補與效能改進；配合 NVIDIA Dynamo 服務，Nvidia 指可支持多達八倍用戶，延遲降低 85%。\[1\]

## 邊緣與桌面同樣覆蓋

兩款 Bolt 模型針對不同層級。Bolt 74B-A9B 24GB 以原生 2-bit 量化把模型縮至 24GB 記憶體，可與其他輕量用途同時運行於 RTX 及 DGX Spark 部署，並支持 llama.cpp、Ollama、LM Studio、Unsloth 及 vLLM；Nvidia 指其在 PinchBench 同級開源模型中排第一，在 BrowseComp 排第二。\[1\]

Bolt E4B 4GB 則面向 GeForce RTX、Jetson 及 RTX/DGX Spark，主打自然對話與多齒 agent 能力的組合，用於本地語音助理、互動角色與嵌入式介面。\[1\] 三款模型合起來，覆蓋由數據中心伺服器到桌面與邊緣部署的 agent 部署層級。

視覺能力方面，Super VL 針對 agent 實際遇到的材料設計，包含光學字元識別、表格、圖表與視覺文件中的結構化資訊；它能讀取網頁、提取文字、理解圖表，並對 PDF 等文件採取行動，令 agent 在文件、數據與決策之間推進時不必把任務分流到不同系統。\[1\]

## 參考資料

\[1\] [Open From Data Center to Desktop: NVIDIA Expands Nemotron Family With Highest Efficiency Super VL and Bolt Models(2026年10月19日)](https://blogs.nvidia.com/blog/nemotron-3-5-super-vl/)

\[2\] [NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL Powers Specialized Agents with Multimodal Reasoning(2026年10月19日)](https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-nemotron-3-5-super-vl-powers-specialized-agents-with-multimodal-reasoning/)

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