Beobachtetes Signal · 19. Okt. 2026 · Product Launch · Quelle: techcrunch · Relevanz: 4/5 · Sentiment: Positiv
Nvidia veröffentlicht Nemotron 3.5 Super VL und Bolt
Nvidia hat Nemotron 3.5 Super VL veröffentlicht, ein Open-Weight-Modell mit 120 Milliarden Parametern (12B aktiv), das laut Artificial Analysis doppelt so intelligent ist wie sein Vorgänger. Das Modell verarbeitet Text, Bilder, Webseiten und PDFs, hat ein Kontextfenster von einer Million Token und zielt auf Unternehmens-KI-Agenten. Es erreicht 26 Punkte im Intelligence Index von Artificial Analysis, gegenüber 13 beim Nemotron 3 Super, und erzeugt rund 60 Prozent weniger Output-Token pro Aufgabe. Zusätzlich bringt Nvidia Nemotron 3.5 Bolt auf den Markt, ein 74-Milliarden-Parameter-Modell (9B aktiv) für den lokalen Einsatz auf Laptops, Gaming-PCs und Edge-Geräten. Bolt erreicht 21 Punkte und läuft lokal mit 24 GB Speicher durch 2-Bit-Quantisierung. Nvidia veröffentlicht auch Trainingsdatensätze und Rezepte. Partner wie Salesforce, Atlassian und CrowdStrike nutzen Nemotron bereits. Die Modelle sind über Hugging Face, OpenRouter und als Nvidia-Microservices verfügbar.
Nvidias Veröffentlichung von Nemotron 3.5 Super VL und Bolt stellt einen bedeutenden Fortschritt bei Open-Weight-KI-Modellen dar, indem sie die Intelligenzleistung verdoppelt und eine effiziente On-Device-Bereitstellung ermöglicht. Dies wirkt sich auf das KI-/AdTech-Ökosystem aus, indem leistungsfähigere und kostengünstigere Modelle für agentische Workflows bereitgestellt werden, die zunehmend in der Werbeautomatisierung eingesetzt werden.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- Nvidia hat Nemotron 3.5 Super VL veröffentlicht, ein Open-Weight-Modell mit 120 Milliarden Parametern (12B aktiv) und einem Kontextfenster von einer Million Token.
- Nemotron 3.5 Super VL erreicht 26 Punkte im Intelligence Index von Artificial Analysis, doppelt so viele wie sein Vorgänger (13).
- Nemotron 3.5 Bolt ist ein 74-Milliarden-Parameter-Modell (9B aktiv) für den lokalen Einsatz auf Laptops und Edge-Geräten mit 2-Bit-Quantisierung.
- Die Modelle sind über Hugging Face, OpenRouter und als Nvidia-Microservices verfügbar.
- Partner wie Salesforce, Atlassian, CrowdStrike, Perplexity, Synopsys und Dassault Systèmes nutzen Nemotron bereits.
Verknüpfte Unternehmen
17 verknüpfte Unternehmen“Nvidia hat am Donnerstag neue Open-Weight-Modelle vorgestellt, die für Always-on-Agenten und Edge-Computing entwickelt wurden.”
“AI-PCs werden derzeit über Partner wie Microsoft und Dell auf den Markt gebracht.”
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“Nvidia hat dies mit einer Liste großer Unternehmen untermauert, die Super VL verwenden. Dazu gehören Skydance, EY, Ramp, CrowdStrike, Perple...”
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Globale Enterprise-SaaS-Plattform für CRM, Marketing, Daten, Analytics und automatisierte Workflows.
“Nvidia hat dies mit einer Liste großer Unternehmen untermauert, die Super VL verwenden. Dazu gehören Skydance, EY, Ramp, CrowdStrike, Perple...”
“Nvidia nennt Atlassian als Partner, der Nemotron nutzt.”
“Artificial Analysis hat die Intelligenz und Geschwindigkeit des Modells bewertet.”
“Über Scale AI wurde Super VL für einen Due-Diligence-Agenten bei EY nachtrainiert.”
“Metas Muse Spark Open schneidet besser ab, jedoch mit Einschränkungen.”
“Nvidia behauptet, dass das Super VL Aufgaben schneller erledigt als konkurrierende Modelle von Anthropic und OpenAI (Opus 5, GPT 6.1 Sol, Lu...”
“Thinking Machines' Inkling Small liegt bei der Intelligenz knapp hinter Super VL.”
“Nvidia behauptet, dass das Super VL Aufgaben schneller erledigt als konkurrierende Modelle von Anthropic und OpenAI (Opus 5, GPT 6.1 Sol, Lu...”
“Mistrals Large 4 erreichte 38 Punkte bei Artificial Analysis.”
Ontologie & Marktkonzepte
Verwandte Marktsignale & Trends
Aktuelle verifizierte Unternehmensentwicklungen und Deal-Aktivitäten in diesem Marktsegment.
Nvidia veröffentlicht leichtgewichtigen Open-Source-KI-Modell Nemotron 3.5 Lightning
Nvidia hat mit Nemotron 3.5 Lightning ein neues, leichtgewichtiges Open-Source-KI-Modell veröffentlicht, das auf einer einzelnen GPU auf Laptops oder Desktops ausgeführt werden kann. Es ist die erste Open-Source-Modellveröffentlichung von Nvidia, seit CEO Jensen Huang öffentlich offene Modelle befürwortet und deren positive Effekte auf Wettbewerb, Sicherheit und Souveränität betont hat. Das Modell steht kostenlos zum Download, zur Nutzung und Modifikation bereit; laut Nvidia wurde es durch Distillation aus größeren Nemotron-Modellen komprimiert. Nemotron 3.5 Lightning ist über die Nvidia-Website sowie HuggingFace verfügbar, und Unternehmen wie CrowdStrike, CodeRabbit und Harvey haben es bereits getestet und angepasst. Zudem hat Nvidia kürzlich ein AI-Safety-Konsortium unter anderem mit Microsoft ins Leben gerufen, das den Fokus auf offene Modelle und Open-Source-Software für Cybersicherheit legt.
NVIDIA stellt Cosmos 3, Nemotron 3 Ultra und RTX Spark vor
NVIDIA hat mehrere wegende KI-Produkte vorgestellt, darunter Cosmos 3 – eine offene, omnimodale Modellfamilie für Weltmodelle, die Sprache, Bild, Video, Audio und Aktion vereint. Hinzu kommen das große Open-Weight-MoE-LLM Nemotron 3 Ultra sowie der persönliche KI-Superchip RTX Spark. Cosmos 3 erscheint als Full-Stack-Release mit Nano- (16B) und Super-Varianten (64B) in einer Mixture-of-Transformers-Architektur. Nemotron 3 Ultra ist ein MoE 550B-A55B-Modell mit hohem Serving-Throughput. Zudem präsentierte NVIDIA den RTX Spark (ca. 1 PFLOP FP4) gemeinsam mit Microsoft und gründete die Cosmos Coalition, um ein offenes Ökosystem für Weltmodelle zu fördern. Flankierend gab es multimodale Releases von MiniMax, Alibaba und JetBrains, was den allgemeinen Trend zu Agenten-Runtimes und lokalen Inferenz-Tools unterstreicht.
NVIDIA: Chris Alexiuk über Nemotron, GPUs und Agentic AI
In einem Interview erläutert Chris Alexiuk von NVIDIA die Nemotron-Modellfamilie und deren gezielte Ausrichtung auf die hauseigene GPU-Hardware. Nemotron 3 erscheint in drei Stufen (Nano, Super, Ultra), die für Single-GPU-, Single-Node- sowie NVL72-Rack-Deployments optimiert sind. Die Architektur kombiniert Mamba-2-Schichten mit sparse Mixture-of-Experts (MoE) bei reduzierten Attention-Layern. Durch LatentMoE-Routing werden Tokens komprimiert, um bei gleichen Kosten rund viermal mehr Experten anzusteuern. Neben multimodalen Erweiterungen wie Nemotron 3 Nano Omni veröffentlicht NVIDIA umfangreiche Open-Data-Trainingsdaten parallel zu den Modellgewichten. Zudem wurde Nemotron 3.5 Lightning vorgestellt – ein 30B-MoE-Modell (3B aktiv), das speziell für Agentic-AI-Workloads konzipiert ist und Speculative Decoding sowie NVFP4-Quantisierung nutzt. NVIDIAs Strategie zielt darauf ab, das breite Open-Source-Ökosystem zu stärken, anstatt als Closed-Model-Anbieter aufzutreten.
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