14 октября 2026 года NVIDIA представила Nemotron 3.5 Super и Nemotron 3.5 Lightning и объявила, что публикует веса моделей и сопутствующие материалы. Super — модель со 120 миллиардами параметров, из которых для обработки каждого токена задействуются 12 миллиардов; Lightning работает только с текстом и содержит 30 миллиардов параметров, из которых на каждый токен активны 3 миллиарда. В обеих моделях используется гибридная архитектура, сочетающая компоненты Mamba и Transformer со схемой Mixture-of-Experts: для обработки каждого токена активируется только часть модели.
Модели предназначены для работы с длинными документами и задачами с агентами, в которых программы используют инструменты и выполняют несколько шагов. Super может работать с текстом, изображениями, видео и интерактивными инструментами. По данным NVIDIA, обе модели поддерживают контекст длиной до 1 миллиона токенов. В опубликованный набор входят веса в форматах BF16 и сжатом NVFP4, а также рецепты обучения и оценки, наборы данных и инструменты спекулятивного декодирования. В объявлении NVIDIA не указаны цена и условия лицензии.
На что, по данным NVIDIA, способна Super
По данным NVIDIA, после дополнительного обучения Super набрала 51.78% в SWE-bench Pro — тесте для оценки навыков разработки ПО, — превзойдя Nemotron 3 Ultra и используя примерно в 4.6 раза меньше активных параметров. Компания также сообщает, что обучение с упором на задачи для агентов повысило показатель DeepSWE pass@1 с 6.4% до 10.4%. Это результаты испытаний NVIDIA; в опубликованных материалах нет независимой проверки.
Компания рассказывает о масштабном процессе обучения Super. Модель продолжили обучать на данных, охватывающих 22 индийских языка и 34 сочетания языков и письменностей. По заявлению NVIDIA, это улучшило результаты на пяти проверенных бенчмарках для индийских языков максимум на 9.82 процентного пункта. Дальнейшее обучение было направлено на задачи с длинным контекстом и разработку ПО. Компания утверждает, что на заключительном этапе обучения показатель Super в RULER-1M восстановился с 33.5 до 81.0 после снижения на предыдущем этапе.
Результаты зависят от условий тестирования
NVIDIA также проверила, как работают несколько агентов, выполняющих задачи параллельно и проверяющих собственные ответы. В испытанных компанией конфигурациях такой подход повысил результат Terminal-Bench 2.1 с 62.7% до 71.9%, DeepSWE — с 24.6% до 34.5%, а BrowseComp — с 71.5% до 79.8%. Эти показатели относятся к работе нескольких агентов и не гарантируют таких же результатов при каждом внедрении.
Что касается скорости, NVIDIA сообщает о показателе до 4,856 выходных токенов в секунду на одном графическом процессоре GB200 при сохранении скорости не ниже 50 токенов в секунду на пользователя в проверенной компанией 20-этапной нагрузке с агентами. По данным NVIDIA, версия NVFP4 сохранила медианную точность на уровне 99.62% от BF16 на 36 бенчмарках. Эти результаты зависят от оборудования NVIDIA и условий тестирования; они не показывают, как модели будут работать на других системах.
Почему это важно
Опубликованные веса и рецепты дают исследователям и разработчикам возможность опробовать модели или использовать их как основу для собственных разработок без обучения с нуля. Результаты NVIDIA показывают, что Super может подойти для агентных систем, занимающихся разработкой ПО, однако по имеющимся материалам нельзя судить о независимых результатах, условиях лицензии и оборудовании, необходимом для практического внедрения.
