先了解这件事
Nvidia于2026年10月15日宣布推出Nemotron 3.5 Super VL与面向端侧的3.5 Bolt模型。据Nvidia官方介绍,Super VL为120B参数开放模型,面向常驻智能体任务,官方称其在同类开放模型中吞吐最高,比次优模型快5倍;同时推出Bolt 74B-A9B 24GB与Bolt E4B 4GB两款端侧模型,前者可在RTX/DGX Spark本地运行智能体任务,后者面向GeForce RTX、Jetson上的语音与对话智能体。Super VL与Bolt 74B-A9B已上线Hugging Face,Bolt E4B计划于10月23日发布。同日,SGLang宣布为Super VL提供Day-0支持,在单张RTX 6000 PRO上借助MTP达到243.9 tok/s;Prime Intellect与Nvidia用GRPO在128张GB200 GPU上后训练约11小时,使其在AutomationBench-AA公开集上从34.0%提升到57.7%。当晚OpenRouter上线该模型,次日Perplexity宣布Pro和Max订阅用户及Agent API可使用。
AI 根据公开报道生成
事件进展
5 个已确认进展
- 来源：Perplexity
- 来源：NVIDIA：Newsroom
- 来源：LMSYS Blog
- 来源：Prime Intellect
- 来源：OpenRouter
报道与讨论时间线
按时间查看正式报道与传播讨论；两类内容的证据等级保持独立。
10月18日
钛媒体 · AGI
Edge AI Daily 早报：OpenAI 浏览器扩展升级、Anthropic IPO 估值下调
OpenAI 于 2026 年 10 月 15 日升级 ChatGPT 浏览器扩展（版本 1.26.1005.11759），Chrome 用户数达 700 万，支持读取标签页上下文并由 ChatGPT Work 接管填表、发消息等操作，覆盖 Chrome、Edge、Brave、Opera、Vivaldi。Anthropic IPO 估值预期从约 2 万亿美元下调至约 1.5 万亿美元，因三季度营收环比增速从翻倍级降至 45%。微软自研基座模型 MAI-Base-2 为 2.8 万亿总参数、800 亿活跃参数的稀疏 MoE，宣称以四分之一算力对标 OpenAI Spud。
10月17日
NVIDIA Developer · Generative AI一手
NVIDIA 发布 RTX Spark，单机完成编码、测试与部署
NVIDIA 发布 RTX Spark，将 GB10 系统级芯片与最高 128GB 统一内存结合，让开发者在单台 PC 上运行本地编码智能体、测试并部署。官方称相比 Intel Panther Lake 12Xe，其编码智能体性能提升 4.6 倍、微调提升 2.7 倍、代码编译提升 1.8 倍。同时推出面向本地智能体的 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB 模型，采用 2-bit 量化的 MoE 架构，可在 llama.cpp、vLLM、Ollama、Unsloth 和 LM Studio 上运行。
10月16日
Artificial Analysis
Reflection 首个模型 Beam 发布，智能指数 30 分位列美国开源权重模型第二
Reflection 发布首个模型 Beam，在 Artificial Analysis 智能指数上得分 30，位列美国开源权重模型第二，仅次于 Meta 的 Muse Spark Open（39），高于前一天发布的 NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL（26）。Beam 为开源权重模型，总参数 501B、激活参数 23B，已在 Hugging Face 发布，上下文窗口 1M tokens，仅支持文本。其每个智能指数任务约消耗 26k 输出 token，约为 K2 Horizon（52k）的一半；AutomationBench-AA 得分 48.5%，但 Terminal-Bench 4.0 仅 3.0%，AA-Omniscience 正确率 33%、幻觉率 47%。
The New Stack
在微软 Surface Laptop Ultra 上运行本地 AI 模型：实测发现
The New Stack 实测微软 Surface Laptop Ultra（Nvidia N1X 平台、Blackwell RTX GPU、64GB 内存、4300 美元配置）运行本地 AI 模型：Nemotron 3.5 Bolt 达 56-60 tokens/s，8-bit Qwen 3.8 27B 仅 8-9 tokens/s，降至 4-bit 后回升至 25-28 tokens/s。拔电后 AI 负载性能下降约 20%-25%，与微软宣称的保留 99.6% 不符。
NVIDIA：Newsroom一手精选
NVIDIA RTX Spark 笔记本今日开售，最高 1 petaflop AI 算力与 128GB 统一内存
NVIDIA 宣布 RTX Spark 笔记本今日全球开售，由 ASUS、Dell、HP、Lenovo、Microsoft 和 MSI 推出，起售价 2,599 美元。该设备采用 Blackwell RTX GPU 与 Grace CPU 组成的超级芯片，提供最高 128GB 统一内存和 1 petaflop FP4 AI 性能，可在本地运行大语言模型和 AI 智能体。首发机型包括 ASUS ProArt P14/P16、Dell XPS 16、HP OmniBook Ultra、Lenovo Yoga Pro 9n、Microsoft Surface Laptop Ultra 和 MSI Prestige N16 系列。
Analytics India Magazine
NVIDIA 扩展 Nemotron 模型家族，新增 Super VL 与两款 Bolt 模型
NVIDIA 为 Nemotron 开源模型家族新增三款模型，覆盖数据中心、桌面与边缘设备的企业工作流、本地 AI 智能体和对话应用。其中包括 1200 亿参数的 Nemotron 3.5 Super VL，NVIDIA 称其吞吐量最高可达同类次优模型的 5 倍，准确率接近其最大推理模型而参数量约为五分之一；另有两款 Nemotron 3.5 Bolt 系列小模型，74B-A9B 24GB 面向 RTX 与 DGX Spark 上的日常智能体任务，E4B 4GB 面向对话与物理 AI 智能体。Super VL 和 Bolt 74B-A9B 已可用，Bolt E4B 计划于 10 月 23 日发布。
Testing Catalog
AI 日报：Meta 开源 816B MoE 模型 Muse Spark Open
Meta 在 Hugging Face 发布开源权重模型 Muse Spark Open，总参数 816B、激活 42B，采用 MoE 架构，支持 1M token 上下文窗口，并针对 Mac Studio 本地运行做了优化。同日 NVIDIA 发布面向长时运行 AI 智能体的开源多模态模型 Nemotron 3.5 Super VL（120B 总参数、12B 激活），以及可装入 24GB 显存的 Nemotron 3.5 Bolt 24GB。OpenAI 向 ChatGPT、Codex 和 dots 全量推送 GPT-Live-1.1 语音功能，新增六种语言语音。
Latent Space精选
Goodfire 的 Nick Cammarata 提出神经网络已足够清晰，称多义性判断有误
Goodfire 的 Nick Cammarata 发布文章提出，多数神经元本身是可解读的，许多著名的多义性案例属于误读；他称 2023 年在 OpenAI 的自动可解释性工作只找到约 2% 可解读神经元。相关讨论提到 Qwen-32B 中 90% 的神经元只承担一项功能。Neel Nanda 表示这没有改变他的关键判断，仍认为存在表征叠加，弱激活承载记忆事实；Leo Gao 主张用神经元模拟的 KL 指标来评判解释，Pfau 指出论文尚未发表。
IT之家·人工智能
英伟达发布 1200 亿参数开放多模态模型 Nemotron 3.5 Super VL
英伟达推出开放多模态模型 Nemotron 3.5 Super VL，采用 MoE 架构，总参数 1200 亿、激活参数 120 亿，面向持续运行的多步骤智能体任务。英伟达称其在单张 GPU 上执行智能体任务的吞吐量最高可达同规模其他开放模型的 5 倍，并将推理、指令遵循、工具调用与文本、图像、文档、视频理解整合在同一模型中。同期发布的还有 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB 端侧模型，通过原生 2 位量化压缩至 24GB，支持 llama.cpp、vLLM、Ollama 等；Bolt E4B 4GB 计划于 10 月 23 日推出。
Artificial Analysis
Meta 发布 816B 开源权重模型 Muse Spark Open，登顶美国开源模型榜首
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，总参数 816B、激活 42B（MoE），在 Artificial Analysis Intelligence Index 上得分 39，成为该榜单上得分最高的美国开源权重模型。它比 Meta 今年 8 月的 30B 稠密开源模型 Muse Glimmer（high，17）高 22 分，也领先同日发布的 NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL（26）。该模型上下文窗口 1M tokens，支持文本、图像、视频和音频输入，权重以 BF16 和 NVFP4 格式发布在 Hugging Face，API 可通过 Baseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter 和 Together AI 获取。
Artificial Analysis 完整文章一手精选
Reflection 发布首个模型 Beam，Artificial Analysis 智能指数得分 30
Reflection 发布首个模型 Beam，这是一个 501B 总参数、23B 激活参数的开源权重模型，在 Artificial Analysis 智能指数上得分 30，位列美国开源权重模型第二，仅次于 Meta 的 Muse Spark Open（39），高于 NVIDIA 的 Nemotron 3.5 Super VL（26）。Beam 每个智能指数任务约消耗 26k 输出 token，其中约 19k 用于推理、7k 用于回答；在 AutomationBench-AA 上得分 48.5%，但 Terminal-Bench 4.0 仅 3.0%。在 AA-Omniscience 上答对 33% 的问题，幻觉率为 47%，净指数得分 1.5。
MarkTechPost
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。
Perplexity
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。
NVIDIA Developer · Generative AI一手
NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL 多模态模型
NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL，这是一个开放可定制的多模态模型，采用 120B 参数 MoE 架构，每个 token 激活 12B 参数，面向智能体工作流。该模型在单 GPU 上处理智能体任务的吞吐量最高可达同尺寸其他开放模型的 5 倍，并统一支持推理、指令遵循、工具调用以及文本、图像、文档和视频理解。Scale AI、Ramp、AI21 等机构已对其做后训练，实现最高 40 倍推理成本下降、10 倍延迟下降和 40% 准确率提升，开发者可用 NVIDIA NeMo 进行 SFT、LoRA 和强化学习定制。
SiliconANGLE
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。
The Decoder精选
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。
The New Stack
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。
10月15日
Artificial Analysis
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。
OpenRouter一手
NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 上线 OpenRouter
NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 已在 OpenRouter 上线，这是一个开源的 120B-A12B 多模态模型，面向需要跨文本、图像、文档、GUI 和视频进行观察、推理与操作的长时运行智能体，支持 1M 上下文。该模型采用 Hybrid Mamba-Transformer MoE 架构并支持多 token 预测以加快输出，面向文档智能、网络研究、客户服务和视频理解等场景。
OpenRouter一手
NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 上线 OpenRouter
NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 已在 OpenRouter 上线，这是 NVIDIA 推出的开源 120B-A12B 多模态模型，面向需要看、推理并跨文本、图像、文档、GUI 和视频执行操作的长时智能体，支持 1M 上下文。该模型采用 Hybrid Mamba-Transformer MoE 架构并引入多 token 预测以加快输出，面向文档智能、网络研究、客户服务和视频理解等场景。
Unsloth一手
NVIDIA 发布 Nemotron-3.5-Bolt 与 Nemotron-3.5-Super-VL 两款模型
NVIDIA 发布两款新模型 Nemotron-3.5-Bolt 和 Nemotron-3.5-Super-VL。Nemotron-3.5-Bolt-74B-A9B 可在 24GB 内存上运行，Unsloth 称其在该体量下性能处于顶尖水平；Super-VL-120B-A12B 需要 82GB 内存。NVIDIA 介绍 Super VL 为开源模型，将推理与工具调用同文本、图像、文档和视频理解结合，面向长时间运行的 AI 智能体，总参数 120B、激活 12B。Unsloth 同时提供了两款模型的 GGUF 下载链接和使用指南。
Unite.AI
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。
Testing Catalog
NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL 开放模型
NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL 开放模型，总参数 120B、激活参数 12B。该模型支持推理、工具调用，以及文本、图像、文档和视频理解，面向长时间运行的 AI 智能体。
Baseten 工程博客一手
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。
NVIDIA：Newsroom一手精选
NVIDIA 扩展 Nemotron 家族，发布 120B 的 Super VL 与两款端侧 Bolt 模型
NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL，这是一个 120B 参数的开放模型，面向常驻智能体任务，官方称其在同类开放模型中吞吐最高，比次优模型快 5 倍，准确率接近 NVIDIA 最大推理模型而参数量约为其五分之一。同时推出两款端侧模型 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB 和 Bolt E4B 4GB，前者用原生 2-bit 量化塞进 24GB 显存，可在 RTX/DGX Spark 本地运行智能体任务，后者面向 GeForce RTX、Jetson 上的语音与对话智能体。Super VL 与 Bolt 74B-A9B 已上线 Hugging Face，Bolt E4B 将于 10 月 23 日发布；Super VL 还提供开放权重、开放数据集和训练配方，支持企业用自有数据后训练。
Artificial Analysis 完整文章一手
NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL 与 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B
NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL 与 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 两款开源权重模型，前者在 Artificial Analysis 智能指数上得分 26，成为得分最高的美国开源权重模型，超过 Thinking Machines 的 Inkling Small（25.7）、NVIDIA Nemotron 3 Ultra（23）和 Meta Muse Glimmer（17）。Super VL 支持 1M token 上下文与视觉文本输入，参数量 120B/12B，每任务输出约 46k token，比前代 Nemotron 3 Super 少约 60%，在 NVFP4 权重下与 BF16 得分相差 0.1 分以内。Bolt 是新 Bolt 系列首款模型，74B/9B 参数、256k 上下文，智能指数 21.4，在 100B 以下模型中排第 4、美国同级别中排第 1。
Prime Intellect一手精选
Prime Intellect 与 NVIDIA 后训练 Nemotron 3.5 Super VL
Prime Intellect 与 NVIDIA 为 Nemotron 3.5 Super VL 构建了 2500 个企业级验证任务，用 GRPO 在 128 张 NVIDIA GB200 GPU 上训练约 11 小时，使其在 AutomationBench-AA 公开集上从 34.0% 提升到 57.7%。任务按解决方案优先构建，检查项从参考解推导，并经过脚本化捷径攻击与反向测试，最新批次约 18000 次捷径尝试无一通过。训练环境、训练器与模板均已开源，同一流程可在 Prime Intellect Lab 上托管运行。
LMSYS Blog一手精选
NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL，SGLang 提供 Day-0 支持
NVIDIA 发布开源多模态模型 Nemotron 3.5 Super VL，支持文本、图像、文档和视频输入并输出文本，采用 120B 总参数、每 token 激活 12B 的 MoE 架构。SGLang 提供 Day-0 支持，通过连续批处理、前缀缓存和投机解码部署，在单张 RTX 6000 PRO 上借助 MTP 达到 243.9 tok/s。模型权重已在 Hugging Face 提供 BF16 和 NVFP4 两个版本。
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