أعلنت NVIDIA عن Nemotron 3.5 Super وNemotron 3.5 Lightning في October 14, 2026، وقالت إنها تتيح أوزان النموذجين ومواد داعمة. يضم Super 120-billion-parameter، ويستخدم 12 billion parameters لكل رمز؛ أما Lightning، فهو نموذج نصي فقط يضم 30 billion إجمالًا و3 billion نشطة لكل رمز. ويعتمد النموذجان تصميمًا هجينًا يجمع مكونات Mamba وTransformer مع بنية مزيج الخبراء، التي لا تفعّل سوى جزء من النموذج عند معالجة كل رمز.
يستهدف النموذجان المستندات الطويلة والمهام القائمة على الوكلاء، حيث يمكن للبرمجيات استخدام الأدوات وإنجاز مهام متعددة الخطوات. يستطيع Super التعامل مع النصوص والصور والفيديو والأدوات التفاعلية. وتقول NVIDIA إن النموذجين يدعمان سياقًا يصل إلى 1 million tokens. ويشمل الإصدار أوزان BF16 وNVFP4 مضغوطة، إلى جانب وصفات التدريب والتقييم ومجموعات البيانات وأدوات فك الترميز التخميني. ولم تحدد NVIDIA في إعلانها سعرًا أو شروط الترخيص.
ما الذي تقول NVIDIA إن Super قادر عليه
تقول NVIDIA إن Super بعد تدريبه اللاحق حقق 51.78% في SWE-bench Pro، وهو معيار لقياس أداء هندسة البرمجيات، متفوقًا على Nemotron 3 Ultra مع استخدام عدد أقل بنحو 4.6 مرات من المعلمات النشطة. وتقول الشركة أيضًا إن التدريب المخصص للوكلاء رفع نتيجة DeepSWE في pass@1 من 6.4% إلى 10.4%. وهذه تقييمات أبلغت عنها NVIDIA؛ ولا تتضمن المواد المقدمة تحققًا مستقلًا منها.
وتصف الشركة عملية تدريب مكثفة خضع لها Super. فقد واصلت تدريبه باستخدام بيانات تغطي 22 لغة هندية و34 تركيبة من اللغات وأنظمة الكتابة، وتقول NVIDIA إن ذلك حسّن نتائج خمسة معايير مُقيّمة للغات الهندية بما يصل إلى 9.82 نقطة مئوية. واستهدف تدريب إضافي مهام السياق الطويل وهندسة البرمجيات. وتقول الشركة إن مرحلة التدريب النهائية أعادت نتيجة Super في RULER-1M من 33.5 إلى 81.0، بعدما خفّضتها مرحلة سابقة.
الأداء يعتمد على الإعداد
اختبرت NVIDIA أيضًا تشغيل عدة وكلاء بالتوازي وجعلهم يتحققون من إجاباتهم. وفي الإعدادات التي قيّمتها الشركة، رفع ذلك النتيجة في Terminal-Bench 2.1 من 62.7% إلى 71.9%، وفي DeepSWE من 24.6% إلى 34.5%، وفي BrowseComp من 71.5% إلى 79.8%. وتعكس هذه الأرقام أداء نهج الوكلاء المتعددين، ولا تضمن تحقيق النتائج نفسها في كل عملية نشر.
أما من ناحية السرعة، فتقول NVIDIA إن الأداء يصل إلى 4,856 رمزًا مُخرجًا في الثانية على وحدة GB200 GPU واحدة، مع الحفاظ على سرعة لا تقل عن 50 رمزًا في الثانية لكل مستخدم، ضمن عبء العمل الذي اختبرته والمكوّن من 20 دورًا لوكيل. ووفقًا للشركة، استعاد إصدار NVFP4 وسيطًا قدره 99.62% من دقة BF16 عبر 36 معيارًا. وتعتمد هذه النتائج على عتاد NVIDIA وإعداد الاختبار، ولا تثبت مستوى أداء النماذج على أنظمة أخرى.
لماذا يهم
تتيح الأوزان والوصفات المنشورة للباحثين والمطورين تجربة النموذجين أو البناء عليهما من دون البدء بالتدريب من الصفر. وتشير نتائج NVIDIA المعيارية إلى أن Super قد يلائم وكلاء هندسة البرمجيات، لكن التفاصيل المقدمة لا توضح نتائج مستقلة أو شروط الترخيص أو العتاد اللازم لنشر عملي.
