Nvidia 于周四发布了一系列新的开放权重模型，目标场景是始终在线的 Agent 和边缘计算。新模型分为两个方向：面向企业的千亿级大模型，以及面向本地 AI PC 的轻量级模型。

先看企业侧。Nemotron 3.5 Super VL 是一个 1200 亿参数 的大模型，定位企业 Agent。相比同家族的 Nemotron 3 Ultra，它的参数更少，但 Nvidia 称其在指令遵循和工具使用任务上能达到相近的精度。Nvidia 开放模型与软件副总裁 Kari Briski 在发布博文中写道：任何想在 Nvidia 基础设施上运行 Agent 的组织，现在都能找到对应层级的开放优化模型，不必在能力与可部署性之间做取舍。Super VL 可以在组织自己的数据上进行后训练，再部署到自己的基础设施上，最终拥有自己构建的模型和应用，这是封闭前沿模型做不到的。

在性能方面，Nvidia 给出了一个具体说法：当针对特定 Agent 任务做后训练后，Super VL 的完成任务速度比 Anthropic 和 OpenAI 的竞争模型（Opus 5、GPT 6.1 Sol、Luna、Astra）更快。涉及的任务包括文档智能、财务会计、科学实验、医疗保险理赔和安全攻击韧性。Nvidia 也列出了一些已在用 Super VL 的重磅公司：Skydance、EY、Ramp、Crowdstrike、Perplexity、Salesforce。当然，这类性能声明在大型科技公司发布新模型时很常见，但 Nvidia 至少给出了一个明确的客户名单作为佐证。

再看本地 PC 侧。Nvidia 同时发布了两个轻量级 Bolt 模型。Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB 是一个 740 亿参数 的模型，专门用于本地 Agent 任务，设计上在速度与推理之间取平衡，可以处理多步推理、工具调用和网页浏览。最小的 Bolt E4B 面向对话式 Agent。这两个模型旨在运行在搭载 Nvidia RTX Spark 芯片的 AI PC，以及运行 DGX Spark 的工作站上。这类 PC 面向消费者、程序员和企业知识工作者，目前正通过微软、戴尔等合作伙伴进入市场。

Nvidia 推本地模型，不只是补产品线，也是在给 AI PC 造一个新的卖点。消费者对隐私越来越敏感，未必愿意让云端 Agent 拿到家庭、健康、财务等信息。让模型和 Agent 完全跑在本地，用户可以把日常事务委派给 Agent，而不用把工作负载发送到云上。这样 Nvidia 也就有了一个理由，去卖出更多由自己芯片驱动的 PC。

从更大的背景看，Nvidia 的 Nemotron 模型家族本就覆盖多模态、推理、代码、数学和企业自动化。但现在，那些快速增长的专有 AI 实验室正在转向 Nvidia 之外的更多芯片和 AI 系统厂商来满足算力需求，比如 AWS 的 Trainium、Cerebras，以及自研芯片。Nvidia 于是正大力押注企业希望在自有数据中心运行开放模型的趋势。

可用性方面，Super VL 和 Bolt 74B-A9B 现在就可获取，Bolt E4B 计划本月晚些时候发布。