@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。
依意思最接近的 30 筆
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。
輝達發布 1200 億引數開源模型 Nemotron 3.5 Super VL,主打多模態 agentic 任務,官方稱其準確率接近自家最大推理模型、引數量約為五分之一,吞吐量最高達同類模型 5 倍。同時推出兩款邊緣模型:Bolt 74B-A9B 24GB 採用原生 2-bit 量化,可在 RTX/DGX Spark 的 24GB 記憶體內本地執行 agent,現已可用;Bolt E4B 4GB 面向 GeForce RTX、Jetson 等裝置,10 月 23 日發布。
NVIDIA 宣布 RTX Spark 筆記本將於 10 月 16 日上市,該平台最高提供 128GB 統一記憶體與 1 petaflop AI 算力。為本地 agent 打造的 Nemotron 3.5 Bolt 74B 將在 10 月 15 日發布,採用 74B 引數、9B 啟用的 MoE 架構,以 2-bit 量化裝入 24GB 記憶體。
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。
Ollama v0.40.5 新增 NVIDIA Nemotron 3.5 Super 與 Nemotron 3.5 Bolt 兩個模型支援。Super 是面向編碼、推理、工具呼叫與文件理解的視覺語言模型,採用 120B 引數混合 Mamba-2/Transformer MoE 架構、每 token 啟用 12B,搭配 C-RADIO 視覺編碼器,支援工具呼叫、思考模式開關和最高 1M tokens 上下文;
輝達宣布計劃投資 Boltz、Foresight、Hiverge、Prima Mente 和 Riverlane 五家英國 AI 初創公司,並承諾五年投入 2.5 億美元算力,用於強化英國的 agentic 安全與安全研究。這五家公司分別做生物分子模型與藥物設計、超大規模資料中心等基建專案的完工預測、自動編寫並最佳化演算法的發現引擎、面向阿茲海默症等疾病的生物基礎模型,以及跨量子位元型別的即時糾錯軟硬體。
輝達援引 SemiAnalysis AgentX 資料稱,Vera Rubin NVL72 每兆瓦吞吐量超過 GB300 NVL72 的 30 倍,在 DeepSeek V4 Pro 上每百萬 token 成本最多低 45 倍。輝達以「高產、耐用、通用」概括 AI 工廠回報邏輯:每兆瓦 token 數決定收益,A100 出貨六年後仍在商用,CoreWeave 已將 2020 年首批裝置的預訂延長至 2029 年。
NVIDIA 加入歐盟委員會在都柏林 AI in Science Summit 上啟動的 AI in Science Enablers 計劃,將向歐洲科研界開放加速計算工具、算力與培訓。NVIDIA 已開源 250 多個模型、250 個資料集與 1400 多個開源專案,包括 Nemotron、BioNeMo、PhysicsNeMo、Earth-2 和 ALCHEMI NIM,可用於 agentic 推理與科學計算。
輝達宣布計劃投資 Doctolib、Entalpic、Genesis AI 和 Pigment 四家法國初創,方向分別是醫療智慧體、原子級材料工程、通用機器人和企業規劃平台。輝達稱其在歐洲技術生態的累計承諾投入已接近 100 億美元,此前還投資過 Alice&Bob、Gradium 和 Scintil Photonics。
NVIDIA 將於 10 月 16 日正式發布 RTX Spark,一款面向創作者、玩家和 AI agent 的 Windows PC,主打本地 AI 效能。Tom's Hardware、TrustedReviews 等媒體評測稱其遊戲與本地 AI 表現突出,Artificial Analysis 也提供了獨立測試資料。當天舊金山、柏林、臺北、北京、首爾、伊斯坦布林等地舉辦發布活動,多數需提前報名,北京場通過微信報名。
Nvidia 宣布自 2026 年 10 月 2 日起,2019 年發布的 Shield TV Pro 立即漲價 100 美元,從 199.99 美元升至 299.99 美元。Nvidia 發言人向 Ars 確認,漲價源於包括記憶體在內的元器件成本在全行業大幅上漲。該裝置搭載 Tegra X1+ 處理器,支援 AI 畫質提升與幾乎全部媒體格式的硬體解碼,非 Pro 版本已停產。
NVIDIA 宣布歐洲多地城市正用其加速計算、Cosmos 與 Nemotron 開源模型搭建物理 AI 智慧體和數字孿生,用於城市運維與公共服務。法國 Côte-d'Or 省與 Akila、ThinkDeep 合建主權數字孿生運維智慧體,覆蓋 500 多棟公共建築,把文件檢索從數週縮短到數分鐘、運營總成本降低 10%,規模化目標 30%。義大利米蘭地區由 Galene.AI 與戴爾部署本地 AI 工廠,先在 Cinisello Balsamo 落地並計劃擴充套件至另外四個市鎮;
NVIDIA 宣布 DGX Spark 新增 64GB 統一記憶體版本,10 月 23 日由 Acer、ASUS、Dell、Gigabyte、HP、MSI 發售,起售價 4999 美元。該機型保留 GB10 Grace Blackwell 晶片、DGX OS 與完整 AI 軟體棧,支援最高 1000 億引數模型本地執行;兩臺可通過 ConnectX-7 直連組成 128GB 叢集,支援 2000 億引數模型,官方 Qwen 3.8 27B 測試效能提升至 1.7 倍。
輝達聯合 MIT 與牛津大學提出的 Physis-Lang,把物理原因、規律和結果寫進影片文字描述,並貫穿資料篩選、模型訓練與影片生成。其 Cosmos3-Super 與 Cosmos3-Nano 在 Physics-IQ Verified 榜單以 48.2 和 43.3 分列前二,Super 較此前最高分高出 5.5 個百分點。基於 Cosmos3-Nano 的版本在論文四項物理 benchmark 上取得開源最佳,三項總分超過 Veo 3.1。
微軟發布第三代自研 AI 晶片 Maia 300,將其定位為微軟產品與服務的主要 AI 推理系統,計劃 2027 年開始投入生產部署。微軟雲業務執行副總裁 Scott Guthrie 表示,相比主流的 GPU 系統,Maia 300 每兆瓦可多輸出 40% 的 token,並更能應對最新的推理模型與 agentic 任務。該晶片的設計目標是提升雲端 AI 工作負載的成本與效率,減少對 Nvidia GPU 的依賴。
輝達公布多個案例,展示開發者用 GPT-6 Astra 等前沿模型配合 Omniverse 庫,靠自然語言指令建置模擬應用。其中倉庫模擬在 80 臺傳送帶、40 個機械臂和 800 個箱子的規模下,以全高畫質 30 幀每秒持續執行兩分鐘,機械臂完成 640 次抓放;規模再翻倍後定位到物理與機器人控制管線的瓶頸。其餘案例涵蓋柔性電纜佈線的強化學習、CAD 轉 SimReady 資產、人形機器人第一與第三人稱模擬,以及基於舊金山 Market Street 的自動駕駛測試流程。
NVIDIA 在 OCP 全球峰會上把 Vera Rubin 機架與計算托盤設計通過 MGX 開放架構貢獻給 OCP,併發布 MGX 1.2 規格。MGX 1.2 新增機架級盲插液冷、5000A 液冷母排與原生 19 英寸裝置支援,單機架部署最高 250kW,同時加入面向 agentic AI 的 Vera CPU 機架設計。
輝達《State of AI in Telecommunications》報告顯示,89% 受訪者認為開源模型與軟體對公司 AI 戰略重要。運營商看重開源模型的可信任、可控與可定製,用於自主網路、客服等關鍵負載,並把閉源模型留給價值最高的場景;輝達同時發布 300 億引數的 Nemotron 3 Large Telco Model(由 AdaptKey 在開源電信資料集上微調),並提供基於 NeMo 的端到端微調流程。
NVIDIA 與微軟在舊金山活動上發布 RTX Spark,把完整 NVIDIA AI 棧裝進 Windows 筆記本與緊湊桌上型電腦,筆記本即日預售、10 月 16 日發售,桌上型電腦 11 月上市。
微軟與輝達在舊金山為首批 RTX Spark 筆記本舉辦發表會,這是輝達新的 AI PC 計算平台。其晶片採用 Arm 架構,而非 AMD、Intel 傳統的 x64,並搭配高效能 GPU,定位面向 AI 的 Windows 筆記本。微軟與輝達為此投入大量工作,讓 Windows 適配這批新機器。
llama.cpp 發布 b11498,修復 CUDA 後端 norm 系列核函式在 ne[2]/ne[3] 超過網格維度上限時的問題(PR #28175)。該版本建置產物覆蓋 macOS/iOS、Linux、Android、Windows 與 openEuler,後端含 CUDA 12/13、ROCm 10.0、Vulkan、SYCL、OpenVINO 等;
獨立專案 LiveNerf 已完成對 Opus 5.5 為期 10 天的效能基線資料採集,用於檢驗模型發布後是否被降級。專案由使用者 TheOnlyVibemaster 發起,程式碼託管在 GitHub,接下來將採集至第 30 天的資料,再與基線對比衡量模型效能是否持續。目前尚無法得出 Opus 5.5 是否被削弱的結論。
美國司法部 10 月 2 日宣布逮捕 38 歲的 Earthmade Computer 執行長 Greg Lui,指控其利用虛假檔案將價值超 3 億美元的受出口管制輝達晶片伺服器走私至中國。起訴書稱,Lui 涉嫌與馬來西亞、新加坡等南亞國家的貨運代理公司合謀,非法轉運輝達 A100 和 H100 GPU。美方擔憂這些晶片可用於訓練大語言模型,可能帶來國家安全風險。
聯想 YOGA Pro 15 RTX Spark 於 10 月 8 日 9:00 開啟全網盲約,為全球首批搭載 NVIDIA RTX Spark N1X 超級晶片的本地智慧體 AIPC。N1X 整合最高 6144 核 Blackwell RTX GPU 與 20 核 Grace CPU,端側算力達 1 Petaflop FP4,整機最高 128GB 統一記憶體、2TB 儲存、80W 滿功耗,可本地執行超千億引數大模型,並出廠預裝 35B 本地模型。
Google DeepMind 正式發布 Nano Banana 2.1,底層由 Gemini 3.6 Flash 驅動,模型 ID 為 gemini-nano-banana-2.1,已作為穩定模型上線 Gemini App、AI Studio、Gemini API、Search AI Mode、Google Ads、Flow 與 Stitch。新版定位高效率影像生成與對話式編輯,支援 1K/2K/4K 輸出、最多 14 張參考圖融合,重點強化設計版式、蒙版區域性編輯和主體一致性;
微軟在舊金山 Tech Week 活動上公布新款 Surface Laptop Ultra 的規格與售價:兩款基礎型號分別 2600 美元、3700 美元起,選配更大記憶體與儲存後最高 5900 美元,頂配已售罄;同時發布 6000 美元起的 Surface RTX Spark Dev Box 工作站,預裝 VS Code、GitHub Copilot CLI、WSL 與 PowerShell 7。
微軟在兩年來的首場線下活動中發布 Surface Laptop Ultra,這是首款搭載 Nvidia RTX Spark SoC 的裝置,起售價 2599 美元,10 月 16 日開始發貨,現已開啟預售。它可選 5120 核或 6144 核 Blackwell GPU,統一記憶體最高 128GB LPDDR5x,依靠統一記憶體分配而非傳統視訊記憶體上限,兼顧本地 AI 開發部署與 3A 遊戲執行。
開發者 roofkid 發布 Ninfer 4080,在 RTX 4080 16GB 上以 100k 上下文執行 ISTA-DASLab-Qwen-3.8-27B-GSQ,實測最高 prefill 2720 tok/s、生成 262 tok/s。專案採用 DFlash2 推測解碼與 KV 壓縮,程式碼已在 GitHub 開源並提供 Docker 映象。
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;
Reddit r/ClaudeAI 上一則帖子稱 Opus 5.5 已被「nerfed」(效能下調),該帖 5 小時內引發大量討論。自動生成的討論摘要顯示,多數評論者認同這一說法,主流猜測是發布新模型吸引訂閱後再悄悄降低效能以節省算力;少數使用者認為模型仍是最佳,品質下降源於使用者未開新對話、上下文堆積。有使用者指出「load-bearing」這一措辭在發布當天就存在,不能作為降級證據;也有人貼出 nerf 追蹤基準顯示輕微下滑,但被認為在誤差範圍內。