2026 年 10 月 15 日，輝達發布開源模型 Nemotron 3.5 Super VL，並同時推出兩款 Bolt 邊緣模型。據輝達部落格，Super VL 為 1200 億引數模型，面向多模態 agentic 任務，包括指令遵循、工具呼叫、多步業務流程與視覺理解，官方稱其準確率接近自家最大推理模型，引數量約為後… 看完整事件
@lmstudio: Nemotron 3.5 Super VL from @NVIDIAAI is live in LM Studio!
NVIDIA 的 Nemotron 3.5 Super VL 已在 LM Studio 上線，可直接在本地下載執行。該模型為 120B 總引數、12B 啟用引數的 MoE 架構，支援視覺輸入與推理，並針對視覺理解和工具呼叫做了訓練。官方提示本地執行約需 70GB 記憶體，模型頁面位於 lmstudio.ai。
NVIDIA 新的視覺推理 MoE 模型已能在 LM Studio 直接下載，120B 總引數、12B 啟用並支援工具呼叫，官方給出約 70GB 記憶體門檻，為關注本地多模態推理的開發者提供具體硬體參考。
原標題：@lmstudio: Nemotron 3.5 Super VL from @NVIDIAAI is live in LM Studio!
閱讀原文
| 評分 | 78 / 76（平均 77，門檻 60） |
|---|---|
| 狀態 | 精選 |
相關報導
Nemotron 微調後在 IOI 與 IMO 2026 均達金牌水平
NVIDIA 以監督微調、強化學習和反饋式推理專門化 Nemotron 3，在 IOI 2026 與 IMO 2026 雙雙達到金牌水平。IOI 2026 的 Nemotron-3-Ultra-CC 在與人相同的時限和提交限制下取得 535.4/600，高於 361.12 的金牌線和人類最高分 498.27，但屬非官方、無監督基準，未計入官方排名。
llama.cpp b11572 新增 vLLM d3 模型支援
llama.cpp 發布 b11572，新增對 vLLM d3 模型的支援（d2 同步更新），並加入 pplx-decider 模型支援，同時澄清命名規則、加強校驗。該版本照例提供 macOS/iOS、Linux、Windows、Android、openEuler 的預編譯包，覆蓋 CUDA 12/13、ROCm 10.0、Vulkan、SYCL、OpenVINO 以及驍龍 CPU/Adreno GPU/Hexagon NPU 等後端。
llama.cpp 新增 nimble 決策模型支援
llama.cpp 發布 b11364 版本，新增對 nimble 決策模型的支援（PR #29844）。該版本覆蓋 macOS、iOS、Linux、Android、Windows 與 openEuler 平台，提供 CPU、CUDA 12/13、Vulkan、ROCm 10.0、OpenVINO、SYCL、Snapdragon 的 Adreno GPU 與 Hexagon NPU 等後端建置；
LocalLLaMA 網友曬本地跑模型硬體方案
Reddit 的 r/LocalLLaMA 版塊一則帖子下，使用者討論用低成本硬體本地跑大模型。有人稱 2014 至 2018 年的 2 至 4 路 DDR3 CPU 伺服器最省錢，可讓 Qwen 3.8 Flash 跑到 15 tok/s 以上；也有人表示雙 7900XTX 不到 2000 美元即可支援 27B Q8 模型超過 220k 上下文。
蘋果 LensVLM 把長上下文壓成圖片，模型可按需展開原文
蘋果基礎大模型團隊與杜克大學提出 LensVLM，先把長上下文渲染成壓縮頁面影像讓模型瀏覽，再按需展開相關頁面讀取原文，在七項文字問答評測中以 4.3 倍有效壓縮達到 68.9% 平均準確率，接近完整文字參照的 72.4%。模型基於 Qwen3.5-9B-Base 經監督微調與強化學習訓練，15 倍壓縮下準確率由基礎模型的 18.1% 提升到 52.1%；