Perplexity 上线 NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL
Perplexity 宣布 NVIDIA 的 Nemotron 3.5 Super VL 已在其平台上线，Pro 和 Max 订阅用户以及 Agent API 均可使用。原文未披露该模型的具体能力参数与定价。
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Perplexity 上线 NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL
Aravind Srinivas 表示，Nemotron 作为美国领先的开源权重多模态模型之一，现已在 Perplexity 上线，欢迎试用。被引用的 Perplexity 官方帖称，NVIDIA 的 Nemotron 3.5 Super VL 已面向 Pro 和 Max 订阅用户以及 Agent API 开放。
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OpenCode 免费上线 NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL
OpenCode 宣布 NVIDIA 最新开源模型 Nemotron 3.5 Super VL 已在其平台免费提供。该模型为多模态模型，总参数 120B、激活参数 12B，面向长时间运行的智能体场景。
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Artificial Analysis 实测 NVIDIA RTX Spark 笔记本本地智能体性能
Artificial Analysis 首次公布 AA-AgentPerf-Local 结果，搭载 NVIDIA RTX Spark N1X 的笔记本在 Qwen3.8 27B 上完成默认本地智能体负载（8 个任务、168 个模型轮次）耗时 18.7 分钟，接近 DGX Spark 的 17.3 分钟，比 MacBook Pro（M5 Pro，64 GB）快 2.0 倍，比 AMD Ryzen AI Halo 快 1.8 倍，GeForce RTX 5090 台式机最快为 4.9 分钟。N1X 芯片本质上是 DGX Spark 的 GB10（20 核 Arm CPU、6,144 核 Blackwell GPU），最高 128 GB 内存、带宽 300 GB/s；测试机型为 15 英寸 Surface Laptop Ultra 原型机（128 GB，5,900 美元），插电并设为 Windows 高性能模式，使用 NVIDIA 公布的 llama.cpp 配方。在 Qwen3.6 35B A3B 上耗时 7.6 分钟，在 Ling 3.0 Flash 上耗时 15.3 分钟，后者的 77 GB 权重无法装入 MacBook Pro 或 RTX 5090。
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NVIDIA Vera Rubin NVL72 智能体推理首测：每兆瓦吞吐最高约 5.7 倍于 GB300
Artificial Analysis 在 AA-AgentPerf 上发布 NVIDIA Vera Rubin NVL72 的初步结果，在 DeepSeek V4 Pro 上每兆瓦总吞吐最高约为前代 GB300 NVL72 的 5.7 倍，DeepSeek V4.1 Flash 约 5.4 倍，GLM-5.2 约 3.0 倍，Kimi K3 约 2.8 倍。Vera Rubin 是 NVIDIA Blackwell 的继任者，NVL72 为机架级系统，含 72 颗 Rubin GPU 和 36 颗 Vera CPU，每颗 GPU 内存与 Blackwell Ultra 同为 288 GB，但内存带宽为 2.4 倍、NVLink 带宽 1.7 倍、密集 NVFP4 算力 2.3 倍。AA-AgentPerf 通过回放真实智能体编码会话衡量推理性能，Vera Rubin 在 DeepSeek V4.1 Flash 上创下 906 tok/s 的单用户速度纪录。
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Adobe 扩大与 NVIDIA 合作，RTX Spark 进入创意应用
Adobe 与 NVIDIA 于 10 月 15 日宣布扩大合作，将 Photoshop、Premiere、Substance 3D、Frame.io 和 Brand Concierge 针对 NVIDIA 硬件优化，适配 RTX Spark 超级芯片的应用可实现最高 2 倍 AI 处理速度。RTX Spark 于 10 月 16 日发布，配备 Blackwell RTX GPU 与 20 核 Grace CPU，提供最高 1 petaflop AI 算力和 128GB 统一内存。Frame.io 云管线借助 NVDEC 与 TensorRT 实现约 5 倍嵌入向量生成提速、P95 处理延迟改善 4–5 倍，搜索代理缩小约 80%。
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Volvo Cars 扩大与 NVIDIA 合作，推进门到门自动驾驶
Volvo Cars 于 2026 年 10 月 15 日宣布扩大与 NVIDIA 的合作，将自身车辆安全系统与 NVIDIA Hyperion 传感器与计算架构、Halos OS 及 Alpamayo Stack 驾驶软件结合，目标是让未来 Volvo 汽车在高速、城市街道和泊车场景中实现门到门自动驾驶。Hyperion 是面向 robotaxi 和 Level 4 车辆的量产级平台，基于双 DRIVE AGX Thor SoC，满足 ISO 26262 ASIL-D；Alpamayo 1.5 模型可输出轨迹与因果链推理轨迹，已被全球超过 10 万名汽车开发者下载。该技术将首发于下一代 Volvo 车型，并逐步引入 eyes-off 与 mind-off 驾驶。
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NVIDIA 联合 AI4Bharat 发布 2.8T token 印度语预训练语料
NVIDIA 与 IIT Madras 的 AI4Bharat 实验室推出 Nemotron-pretraining-Indic-v1，约 2.8 万亿 token，覆盖印度宪法列出的 22 种语言，并同步开放 GPU 加速的数据生成流水线。语料含 2,601.0B 原生文字 token 和 224.6B 罗马化 token，用 Gemma-4 tokenizer 统计，翻译质量低于 75 分的输出会被修复并重评。Nemotron 3.5 Super VL 在 MILU、Indic MMLU-Pro 等五项基准上提升 4.98 至 9.82 个百分点。
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Nvidia 公布为 RTX Spark 优化的应用与游戏阵容
首批搭载 RTX Spark 的 Windows 11 on Arm 电脑将于明天上市，Nvidia 称应用生态已就绪，多个创作、开发、游戏和本地 AI 方案已完成优化。RTX Spark 最高配备 128 GB 统一内存和 1 petaflop AI 算力，GitHub Copilot、Perplexity 等智能体已支持简化部署，Nvidia PAIR 个人 AI 路由器和 Nemotron 3.5 Bolt 74B 本地模型正式可用。Adobe 正为 Photoshop 和 Premiere Pro 优化并承诺 2 倍性能提升，Nvidia 还将于周五推出速度提升 2 倍的 DLSS AI 模型。
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Nvidia 发布 Nemotron 3.5 Super VL 与两款 Bolt 模型，74B 量化后可在笔记本运行
Nvidia 发布 Nemotron 3.5 系列三款新模型：120B 的 Nemotron 3.5 Super VL 视觉语言模型，以及面向本地运行的 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB 和 Bolt E4B 4GB。Bolt 74B 通过二比特量化把 74B 模型压到 24GB 显存，激活 9B 参数，支持 llama.cpp、Ollama、LM Studio 和 vLLM，面向笔记本上的编码、研究与多步工具调用任务。Super VL 沿用 Mamba-2、注意力和 MoE 混合架构并新增视觉编码器，支持图像与视频输入，上下文窗口最高 100 万 token；在 Nvidia 自测中 Terminal-Bench 2.1 得 66.7 分高于 Qwen3.5-122B-A10B 的 48.7，但 SWE-bench Verified 以 71.1 略低于对方的 71.9。两款较大模型已在 Hugging Face 以 OpenMDW 1.1 许可开放下载，Bolt E4B 4GB 将于近期推出。
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Nvidia 发布 Nemotron 3.5 系列模型，覆盖服务器到端侧智能体
Nvidia 发布 Nemotron 3.5 系列模型，包括开源的 120B 参数 Super VL、面向本地运行的 Bolt 74B-A9B 24GB，以及本月晚些时候推出的 Bolt E4B 4GB。Super VL 与 Nemotron Coalition 合作构建，支持指令跟随、工具调用、多步业务流程和视觉理解，Nvidia 称其能力接近自家最大推理模型而体积仅为五分之一，输出速度约为同类模型的近五倍。Bolt 74B-A9B 采用混合 MoE 架构，每次激活 74B 中的 9B 参数，并用 2-bit 量化装入 24GB 内存，可在企业工作站或 PC GPU 上本地完成写代码和调试等任务；Bolt E4B 4GB 面向 GeForce RTX、Jetson 和 RTX/GTX Spark 等边缘设备。Nvidia 同时在 Hugging Face 开放智能体工具调用、金融、指令跟随、长上下文、安全、公平性和视觉语言理解等数据集。
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NVIDIA 发布 2.8 万亿 token 的 Indic 预训练语料与开放数据生成流水线
NVIDIA 公开了一套 Indic 预训练语料与数据生成流水线，语料含 2601.0 亿原生文字 token 和 224.6 亿罗马化 token，覆盖 22 种语言。流水线基于 NeMo Data Designer 和 Gemma-4-31B-it，对 12 种语言做翻译、质量评估与修复，仅保留 75 分以上输出，共挽回 438.4 亿 token。Nemotron 3.5 Super VL 在 Indic 持续预训练后，MILU、Indic MMLU-Pro、Indic ARC-Challenge、Indic ARC-Easy 和 Indic GSM8K 五项基准提升 4.98 至 9.82 个百分点。
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NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL 开源多模态智能体模型
NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL，这是一个 120B 参数、每 token 激活 12B 的 MoE 开源视觉语言模型，支持文本、图像、文档和视频输入，上下文最高 1M tokens，权重以 OpenMDW-1.1 许可发布。NVIDIA 报告其在 GPQA-Diamond 得 89.90、SWE-bench Verified 得 71.07，但在 tau3-bench banking 仅 17.78。模型可在 1x DGX Spark、1x H200、2x H100 或 1x GB200 上运行 NVFP4 检查点，并已上线 Hugging Face、OpenRouter、ModelScope 和 NVIDIA NIM，同时发布面向本地智能体的 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B。
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Nvidia 发布 Nemotron 3.5 Super VL 开源多模态模型，并推出两款 Bolt 端侧模型
Nvidia 发布 Nemotron 3.5 Super VL，这是一个 1200 亿参数的开源多模态模型，面向持续在后台运行的企业智能体，处理文本、图像、文档和视频。该模型采用 MoE 架构，每个 token 仅激活 120 亿参数，由 Nvidia 与包含 Mistral AI、Thinking Machines Lab、Perplexity 和 Black Forest Labs 的 Nemotron Coalition 共同开发。同时推出两款面向本地硬件的模型：Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB 可在本地机器运行智能体任务，更小的 Bolt E4B 4GB 面向语音助手，将于本月晚些时候发布。Nvidia 称 Super VL 从 Nemotron 3 Ultra 蒸馏而来，在智能体指令遵循、工具调用、多步业务流程和图像分析任务上以约五分之一参数达到 Ultra 的准确率，在 Hermes 和 LangChain 的智能体测试中得分高于 Ultra，并在 SWE-bench 和 Terminal-Bench 上超过前代 Nemotron 3 Super。权重以 base、post-trained 和 4-bit 压缩三个版本发布，同时公开数据集、训练配方和强化学习环境，预训练与持续预训练使用超过 25 万亿 token。
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NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL 与 Bolt 74B-A9B 24GB
NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL 与 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB 两款开源权重模型，前者在 Artificial Analysis Intelligence Index 上得分 26.5，成为该机构评测中领先的美国开源权重模型，超过 Thinking Machines 的 Inkling Small（25.7）、NVIDIA 自家 Nemotron 3 Ultra（23）和 Meta 的 Muse Glimmer（17）。Super VL 的智能水平约为前代 Nemotron 3 Super（13）的两倍，且每任务输出 token 减少约 60%，采用 NVFP4 发布，得分与 BF16 权重相差 0.1 分以内。Bolt 是该系列首款模型，得分 21，参数为 74B/9B，上下文窗口 256k；Super VL 参数为 120B/12B，上下文窗口 1M，两者均支持视觉与文本输入、文本输出。
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NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL 与两款 Bolt 边缘模型
NVIDIA 于 2026 年 10 月 15 日发布开放多模态模型 Nemotron 3.5 Super VL，参数量 120B，采用 MoE 架构、每 token 激活 12B 参数，面向常驻智能体场景；同时推出面向边缘与本地硬件的 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB，Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB 计划于 10 月 23 日发布。NVIDIA 称 Super VL 在多模态智能体任务上的准确率可与其最大推理模型相比，参数量约为后者的五分之一，单 GPU 吞吐最高为同尺寸其他开放模型的 5 倍，并报告 Hermes Bench 63.44%、LangChain 行为评测 87.05%、CharXiv 80.8% 等结果。模型提供 base、后训练和 NVFP4 量化 checkpoint，已在 Hugging Face、OpenRouter、ModelScope 和 NVIDIA NIM 上线，Bolt 74B 支持 llama.cpp、Ollama、LM Studio、Unsloth 和 vLLM。
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Nvidia 在 SEMICON West 2026 公布下一代 CPO 技术 OOI
Nvidia 在 SEMICON West 2026 上公布下一代共封装光学（CPO）技术 optics-on-interposer（OOI），把光引擎从有机封装基板移到承载计算芯片的 interposer 上，从而将有机基板移出电信号路径，以提升带宽密度并降低功耗，目前已做出原型。Nvidia 同时展示密集波分复用（DWDM）技术，用 8 个波长、每个 32Gb/s 实现单根光纤 256Gb/s。两项技术均处于研究阶段，Nvidia 研究员 Nikola Nedovic 称正在为未来产品提出并评估这些技术，同时解决阻碍商用的难题。
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Nvidia 投资五家英国初创公司
Nvidia CEO 黄仁勋在伦敦宣布，公司将对 Boltz、Foresight、Hiverge、Prima Mente 和 Riverlane 五家英国初创公司进行少数股权投资，涵盖 AI 药物发现、基础设施预测、AI 物流规划、AI 生物学和量子计算领域。此前数小时，Nvidia 刚宣布投资四家法国初创公司，并向英国 AI 安全与研究捐赠 2.5 亿美元算力。
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NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 上线 Baseten
NVIDIA 开源多模态模型 Nemotron 3.5 Super VL 已在 Baseten 上线，这是一个 120B-A12B 的 MoE 模型，面向文本、图像和视频的智能体工作流。它基于 Nemotron 3 Super 架构加入视觉编码器，采用混合 Mamba-Transformer 架构与多 token 预测（MTP），并支持 NVFP4 KV cache 量化以降低长上下文推理显存。NVIDIA 报告称其在 GDPval 上 Elo 为 1190（Nemotron 3 Super 为 493），SciCode 与 GPQA-diamond 也更高；Baseten Loops 在发布当天提供监督微调和强化学习训练支持。
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北欧与 NVIDIA 展示区域押注先进计算的成果
NVIDIA 过去一年投资北欧科技生态，包括瑞典初创公司 Lovable 和 Legora。北欧 AI 云预计到 2027 年底部署 1 吉瓦容量，瑞典由 Ericsson、AstraZeneca 等组成的财团推出 Sferical One 超级计算机，运行在两套 NVIDIA DGX SuperPOD 上，含 16 机架 DGX GB300 系统和 1,152 块 GPU。Spotify 用 TensorRT-LLM 加速播客推荐，ABB Robotics 借助 Omniverse 实现最高 99% 仿真精度、调试时间减少 80%。
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