NVIDIA, 15 Ekim 2026’da Nemotron ailesini genişleterek Nemotron 3.5 Super VL’yi açık olarak yayımladığını duyurdu. Şirkete göre 120 milyar parametreli model, sürekli çalışan uzmanlaşmış ajanlar için hız ve doğruluk odaklı tasarlandı; metin, görüntü, belge ve video anlayışını tek modelde birleştiriyor. Super VL, Ağustos’ta çıkan Lightning (yüksek çıktı) ve Ultra (zor akıl yürütme) ile birlikte ailenin ajan odaklı üyesi olarak konumlanıyor.
Super VL ne vaat ediyor?
NVIDIA, Super VL’nin talimat izleme, araç kullanımı, çok adımlı iş süreçleri ve görsel anlama gibi çok kipli ajan görevlerinde kendi sınıfında önde geldiğini; Artificial Analysis Intelligence Index karşılaştırmasında sınıfındaki modellere göre yaklaşık 5 kat daha yüksek çıktı hızı sunduğunu öne sürüyor. Model, kuruluşların kendi verisiyle son eğitim yapmasına ve kendi altyapısında çalıştırmasına olanak verecek şekilde açık ağırlıkla geliyor. OCR, tablo, grafik ve yapılandırılmış belge okuma özellikle ajanların karşılaştığı gerçek iş yüklerine göre hedeflenmiş.
Kenarda Bolt modelleri
Aynı duyuruda iki kenar modeli de yer aldı: Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B (24 GB bellek için yerel 2-bit niceleme) RTX/DGX Spark üzerinde günlük ajan işleri için; Bolt E4B (4 GB) ise GeForce RTX, Jetson ve RTX/DGX Spark üzerinde hızlı sohbet ve gömülü arayüzler için. Super VL ve Bolt 74B-A9B şu an kullanılabilir; Bolt E4B’nin 23 Ekim’de gelmesi planlanıyor. Bolt, llama.cpp, Ollama, LM Studio, Unsloth ve vLLM desteğiyle Hugging Face’te yayınlandı.
Veri, özelleştirme ve dağıtım
NVIDIA’ya göre Super VL yaklaşık 26 trilyon token’lık ön eğitim ve devam eğitiminin ardından yaklaşık 3,8 milyon örnekle ve onlarca ortamda pekiştirmeli öğrenmeyle son eğitildi. Açık veri kümeleri Hugging Face’te; üretim paketlemesi NVIDIA NIM mikroservisi olarak sunuluyor. Atlassian, CrowdStrike, Perplexity, Salesforce ve Synopsys gibi şirketlerin modeli kendi ajan akışlarına entegre ettiği veya özelleştirdiği belirtiliyor. Bu örnekler şirketin paylaşımlarına dayanıyor; bağımsız performans iddiaları ayrıca doğrulanmalı.
Kaynak: NVIDIA Blog
