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Nvidia bringt offenes Modell für KI-Agenten im Dauereinsatz
Nemotron 3.5 Super VL liest Text, Diagramme und Webseiten, und Unternehmen können es mit eigenen Daten nachtrainieren und auf eigenen Servern betreiben.
Nvidia hat am Donnerstag, 15. Oktober 2026, Nemotron 3.5 Super VL veröffentlicht, ein offenes KI-Modell mit 120 Milliarden Parametern (den Werten, die ein Modell im Training lernt). Es ist für KI-Agenten gedacht (Programme, die Aufgaben selbstständig erledigen), die rund um die Uhr in Unternehmen arbeiten, so Nvidia. Jedes Unternehmen kann die Dateien herunterladen, dem Modell die eigenen Daten beibringen und es auf eigenen Servern behalten. VL steht für Vision-Language: Neben Text liest es Diagramme, Tabellen, gescannte Dokumente und Webseiten.
Laut Nvidia erledigt es Aufgaben fünfmal schneller als das nächstbeste offene Modell seiner Größe, eine Aussage auf Grundlage von Ergebnissen von Artificial Analysis, berichtet ZDNET. Ohne Anpassung liegt es hinter den besten geschlossenen Modellen zurück, deren Dateien nicht öffentlich sind. Die Verbesserungen kommen, nachdem ein Unternehmen es für eine bestimmte Aufgabe nachtrainiert hat: Nvidia nennt einen Fall mit 44 % Verbesserung bei Leistungsanträgen an Krankenversicherungen, so ZDNET.
Zwei kleinere Modelle kamen zeitgleich dazu. Bolt 74B-A9B passt in 24 GB Speicher, um Agenten auf einem lokalen Nvidia-Rechner auszuführen; Bolt E4B, ausgelegt für 4 GB, folgt am 23. Oktober. Salesforce, Atlassian, CrowdStrike und Perplexity gehören zu den Firmen, die auf Super VL aufbauen, so Nvidia.
Teams, die Agenten mit ihren eigenen Dateien auf eigener Hardware arbeiten lassen wollen, haben jetzt ein weiteres großes offenes Modell aus den USA zur Auswahl.
Quellen
- NVIDIA: NVIDIA Expands Nemotron Family With Highest Efficiency Super VL and Bolt Models. Geprüft am
- ZDNET: Nvidia’s new Nemotron 3.5 Super VL is another step forward for US open-weight AI. Geprüft am
Alexandre S.
Alexandre S. ist Creative Ad Strategist und Copywriter mit zehn Jahren Erfahrung im digitalen Marketing über mehrere Kanäle hinweg.