NVIDIA, tek ekran kartında çalışan açık Nemotron modellerini yayımladı
NVIDIA, belgeleri ve web sayfalarını okuyan Nemotron 3.5 Super VL ile yerelde çalışan Bolt modellerini açık model olarak yayımladı. Bolt 74B-A9B, 2 bit nicemlemeyle 24 GB belleğe sığıyor; eğitim verileri de açıldı.
NVIDIA, 15 Ekim 2026'da Nemotron 3.5 ailesini duyurdu. Ailede kurumsal ajan işleri için Super VL ile kişisel bilgisayarda çalışacak Bolt modelleri var. Modellerle birlikte eğitim veri setleri ve eğitim tarifleri de açıldı; kendi sunucunuzda ya da bilgisayarınızda çalıştırabileceğiniz modeller Hugging Face'ten indirilebiliyor.
Belgeleri okuyup iş yapan Super VL
Nemotron 3.5 Super VL, 120 milyar parametreli bir görsel-dil modeli. Görselleri, web sayfalarını ve PDF'leri okuyor; NVIDIA özellikle metin tanıma, tablo, grafik ve belgelerdeki yapılandırılmış bilgide güçlü olduğunu söylüyor. Okuduğuna göre adım atan ajanlar için tasarlanmış: çok adımlı iş akışları, belge işleme, kod yazan ajanlar, sigorta dolandırıcılığı taraması ve kredi incelemesi örnek olarak veriliyor. Model yaklaşık 26 trilyon token üzerinde ön eğitimden geçmiş, ardından yaklaşık 3,8 milyon örnek ve onlarca ortamda pekiştirmeli öğrenmeyle son eğitimini almış. Hugging Face, OpenRouter, ModelScope ve NVIDIA NIM üzerinden erişilebiliyor; DGX Spark'tan RTX iş istasyonlarına ve Jetson'a kadar çalışıyor.
Yerel çalışan Bolt modelleri
Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B, yerel ajan işleri için hazırlanmış. Toplam 74 milyar parametresinin her adımda 9 milyarı çalışıyor ve yerel 2 bit nicemleme sayesinde 24 GB belleğe sığıyor; yani tek bir üst seviye oyuncu ekran kartında çalışabiliyor. llama.cpp, Ollama, LM Studio, Unsloth ve vLLM ile kullanılabiliyor. NVIDIA web araştırması, yazı yazma ve kod hatası ayıklama gibi işleri hedeflediğini söylüyor. Ailenin en küçüğü Bolt E4B ise 4 GB'lık bir model olarak 23 Ekim'de geliyor; sesli asistanlar ve gömülü arayüzler için düşünülmüş.
Açık veriler
NVIDIA, modellerle birlikte ajan araç kullanımı, finans, talimat takibi, uzun bağlam, adalet ve görsel-dil anlama alanlarında veri setlerini Hugging Face'te, pekiştirmeli öğrenme ortamlarını da NeMo Gym'de yayımladı. Bu, modeli kendi verisiyle yeniden eğitmek ya da nasıl eğitildiğini incelemek isteyen ekipler için önemli bir kaynak.
Blog yazısı lisansın adını vermiyor; ticari kullanımdan önce model kartlarındaki lisansa bakmak gerekiyor. NVIDIA, Super VL'nin en büyük akıl yürütme modeliyle benzer doğruluğa çok daha az parametreyle ulaştığını ve sınıfındaki açık ajan modellerinden belirgin biçimde hızlı olduğunu, Bolt'un da PinchBench'te sınıfındaki açık modeller arasında ilk sırada yer aldığını söylüyor. Bu sıralamalar NVIDIA'nın aktardığı sonuçlar; Türkçe başarı için bilgi paylaşılmadı. Modeli kendi belgeleriniz ve iş akışlarınızla denemek ve bağımsız araştırmacıların karşılaştırmalarını izlemek yararlı olur.
