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2026年10月21日,NVIDIA扩展Nemotron Retriever系列,发布多款开放模型,覆盖嵌入、重排与文档解析。此次推出的模型包括Nemotron 3.5 Embed(8B BF16、1B BF16、1B NVFP4)、Nemotron 3.5 Rerank 8B BF16,以及参数规模为6.31亿的Nemotron 3.5 Parse,面向企业智能体工作流的多模态检索与文档处理。NVIDIA称,在智能体检索流程中加入Rerank后,单次查询的token成本分别降低约14%(搭配8B嵌入模型)和13%(搭配1B模型),检索准确率同时提升。Parse在ParseBench上得分75.20,单张H100上每秒处理10.5页。开放权重、数据和训练配方已在Hugging Face发布,并可通过NVIDIA NIM及Baseten、DeepInfra、FriendliAI部署。
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NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 系列开放模型，覆盖嵌入、重排与文档解析事件进展
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10月21日
Unite.AI
NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 系列开放模型，覆盖嵌入、重排与文档解析
NVIDIA 于 2026 年 10 月 21 日扩展 Nemotron Retriever 系列，推出 Nemotron 3.5 Embed（8B BF16、1B BF16、1B NVFP4）、Nemotron 3.5 Rerank 8B BF16 和 6.31 亿参数的 Nemotron 3.5 Parse，面向企业智能体工作流的多模态检索与文档处理。NVIDIA 称在智能体检索流程中加入 Rerank 后，单次查询的 token 成本分别降低约 14%（搭配 8B 嵌入模型）和 13%（搭配 1B 模型），检索准确率同时提升。Parse 在 ParseBench 上得分 75.20，单张 H100 上每秒处理 10.5 页；开放权重、数据和训练配方已在 Hugging Face 发布，并可通过 NVIDIA NIM 及 Baseten、DeepInfra、FriendliAI 部署。