NVIDIA élargit sa famille Nemotron avec Super VL et Bolt, des modèles ouverts très efficaces, du data center au poste de travail
NVIDIA a publié Nemotron 3.5 Super VL, un modèle ouvert de 120 milliards de paramètres, accompagné de deux modèles pour l'edge : Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB et Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB. Super VL et Bolt 74B-A9B sont disponibles immédiatement, tandis que Bolt E4B arrivera le 23 octobre. Super VL, conçu avec la Nemotron Coalition, vise les agents spécialisés fonctionnant en continu. Il affiche une précision de premier plan sur des tâches agentiques multimodales (suivi d'instructions, usage d'outils, flux métiers en plusieurs étapes, compréhension visuelle), comparable à celle du plus grand modèle de raisonnement de NVIDIA avec environ cinq fois moins de paramètres. Selon le classement Artificial Analysis Intelligence Index, il offre jusqu'à cinq fois le débit des modèles concurrents de sa catégorie. Bolt 74B-A9B 24GB tourne en local sur NVIDIA RTX et DGX Spark grâce à une quantification native sur 2 bits qui le fait tenir dans 24 Go de mémoire. Il se classe premier modèle ouvert de sa catégorie sur PinchBench et deuxième sur BrowseComp. Bolt E4B 4GB cible les agents conversationnels et physiques sur GeForce RTX, Jetson et DGX Spark.
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Pour les entreprises, l'intérêt est double. Contrairement aux modèles fermés de pointe, Super VL peut être post-entraîné sur les données propres d'une organisation, déployé sur sa propre infrastructure et supervisé par elle. Cela permet de viser une précision plus élevée sur des tâches très spécifiques, tout en gardant la maîtrise de ses outils et de ses politiques internes. Côté utilisateurs, Bolt 74B-A9B permet de confier à un agent local des tâches comme la recherche web, la rédaction ou le débogage de code sans envoyer ces charges de travail dans le cloud, ce qui répond aux préoccupations de confidentialité et de coût. Bolt E4B vise des assistants vocaux rapides, des personnages interactifs et des interfaces embarquées. NVIDIA affirme que toute organisation souhaitant exécuter des agents sur son infrastructure dispose désormais d'un modèle ouvert et optimisé pour son niveau, sans arbitrer entre capacité et facilité de déploiement.
Ces lancements complètent une famille Nemotron qui comprend déjà Lightning, sorti en août pour les charges à haut débit, et Ultra, dédié aux tâches de raisonnement les plus difficiles. Bolt apporte l'intelligence à la périphérie, de sorte que la gamme couvre des serveurs d'entreprise jusqu'aux appareils locaux. L'adoption est déjà large : des dizaines d'organisations post-entraînent Super VL. Scale AI l'a adapté à l'agent de financement de crédits fournisseurs de Skydance et à l'agent de due diligence en fusions-acquisitions d'EY. AfterQuery l'a personnalisé pour Hebbia, pour l'analyse de contrats de crédit. AI21 et Alice l'ont entraîné pour la résilience aux attaques en cybersécurité, et Mercor sur le benchmark de code APEX-SWE. ModelScope permet son réglage fin via son framework ms-swift. Ramp l'utilise pour l'analyse de documents financiers et Dream pour la recherche en cybersécurité et l'analyse de vulnérabilités dans une logique d'IA souveraine.
Les entreprises européennes peuvent post-entraîner et déployer ces modèles ouverts sur leur propre infrastructure ou en local, ce qui facilite la maîtrise des données et la souveraineté.