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輝達發布開放權重模型 Nemotron 3.5 Transcribe，用同一個 checkpoint 同時完成轉寫、說話人分離、翻譯與音訊問答，已在 Hugging Face 和 ModelScope 上線。它支援 40 種語言轉寫、31 種語言與英語互譯、13 種語言的說話人區分，可處理最長 1 小時錄音、標註最多 8 位說話人，並支援用自然語言提示控制輸出格式與專業術語。
輝達發布免費開源權重語音轉寫模型 Nemotron 3.5 Transcribe，支援最多 40 種語言，可處理長達一小時的錄音、區分最多 8 位說話人，並能在 31 種語言與英語之間互譯。該模型為 300 億引數，官方稱可執行在單顆晶片上，涵蓋 Jetson AGX Thor、DGX Spark 與 Blackwell 資料中心晶片；同期還發布了開源語音資料集 Granary 第二版。主要限制是只能處理已錄製音訊，不支援即時直播流。
NVIDIA 擴充套件其開放模型家族，新增 Nemotron 3.5 Super VL、Nemotron 3.5 Bolt、Nemotron Retriever、Kumo、Cosmos 3.5、Alpamayo 2 Edge、BioNeMo 與 Ising 等模型。Nemotron 3.5 支援文字和影像，面向建置 agent，稱能以更低成本編排工作流、推理並完成專項任務；Kumo 則針對結構化業務資料做預測、欺詐風險評分和行動推薦。
NVIDIA 的小型視覺語言模型 Nemotron 3.5 Bolt 已在 Ollama 上線，可用於本地快速對話、影像理解與工具呼叫，支援 128K token 上下文視窗，適合在本地執行視覺多模態任務的使用者。
輝達發布 Nemotron 3.5 系列開源權重模型，含 1200 億引數的企業 agent 模型 Super VL，以及面向本地 AI PC 和 DGX Spark 工作站的輕量 Bolt。輝達稱 Super VL 引數少於 Nemotron 3 Ultra，但在指令遵循與工具呼叫上準確率相近；針對文件智慧、財務、科研、醫保理賠等 agent 任務做後訓練後，完成任務快於 Anthropic 與 OpenAI 競品。
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 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。
NVIDIA 與 IIT Madras 的 AI4Bharat 實驗室聯合發布 Nemotron-pretraining-Indic-v1，約 2.8 萬億 token，覆蓋印度憲法列出的 22 種語言，即將開源，同時開放用於生成該語料、GPU 加速的資料生產流程。語料含 2,601.0 億原生文字 token 與 224.6 億羅馬化 token（按 Gemma-4 分詞器計），共 34 種語言—文字組合，其中 12 種語言另有羅馬化文字。
Nvidia 的 Nemotron 3.5 Bolt E4B 已在 Ollama 上線，體積僅 4GB，屬於小型開源模型。該模型面向本地助手、互動角色與機器人場景，支援多輪對話與呼叫工具完成任務。
Ollama 官方放出 Nemotron-3.5-Super 的模型頁面，該模型已進入 Ollama 模型庫（ollama.com/library/nemotron-3.5-super）。這是本次訊息中唯一的官方資訊，頁面是檢視該模型可用版本與執行方式的入口，具體引數量、量化規格與硬體需求需以頁面內容為準。
NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 現已在 Ollama 上線，可用 ollama run nemotron-3.5-super 直接拉取執行。該模型同時具備推理與視覺理解能力，覆蓋多種 agent 工作流。官方稱在單張 GPU 上，它的 agent 任務吞吐量最高可達同尺寸其他開源模型的 5 倍。
Mistral AI 公布 Voxtral Small Transcribe 3，稱其在多語言轉寫、說話人分離和上下文偏置三項能力上達到當前最優（state-of-the-art）。該模型能檢測說話人何時結束髮言，使語音 agent 無需等待即可及時回應，面向需要即時語音互動的場景。官方此次只披露能力定位，未公布引數規模、基準分數、價格、許可證或上線時間，也未給出與同類模型的對比結果和開放使用方式。
Mistral 的 Voxtral Mini Transcribe 3 在 Voice Arena 的 Diarization + ASR 排行榜上排名第二，這是把說話人分離與語音轉寫放在一起評測的榜單。訊息由 Mistral 官方帳號發布，但沒有給出具體分數、與榜首的差距，也沒說明模型的開放方式與可用渠道。
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。
Meta Omnilingual ASR 被《時代》評為 2026 年度最佳發明之一。這套模型系列可為 1600 多種語言提供語音識別能力，其中 500 種低覆蓋語言此前從未被任何 ASR 系統支援。Meta 表示，多數 ASR 系統只覆蓋網際網路語料充足的語言，此次發布是邁向通用轉錄系統的重要一步。
Nemotron-3.5-Bolt 已收錄進 Ollama 官方模型庫，使用者可通過 Ollama 在本地拉取並執行該模型。原資料只給出模型庫連結，未披露引數規模、量化版本與硬體需求等細節。
Mistral 推出 Voxtral 3 語音模型系列，並配套語音 agent SDK，將監聽、推理、工具呼叫和發音整合進一條即時流式處理管線。轉寫模型 Voxtral Small Transcribe 3 支援 50+ 語言、說話人分離和關鍵詞上下文偏置，官方稱它在多語言轉寫與說話人分離基準上優於 Whisper、Scribe v2 和 Gemini 3.5 Transcribe；Mini 版僅有 4B 引數，每分鐘 0.0035 美元。
Ollama 官方 X 帳號發布了 Nemotron-3.5-Bolt 的模型頁面連結，該模型已出現在 Ollama 模型庫中，地址為 ollama.com/library/nemotron-3.5-bolt。這一頁面是 Ollama 使用者檢視模型名稱、拉取命令與規格資訊的入口。不過這條訊息本身沒有披露引數量、上下文長度、許可協議或硬體要求等細節。
Ollama 上線 NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B，官方稱其採用原生 2-bit 量化，可壓進 24GB 記憶體，並能與其他應用同時執行。該模型是視覺語言模型（VLM），定位是在本地處理日常 agentic 任務。執行 ollama run nemotron-3.5-bolt 即可拉取執行。
Mistral 發布語音合成模型 Voxtral Mini TTS 3，官方稱其在 35 種以上語言和 50 多種方言上達到當前最佳的表達力。模型支援隱式指令跟隨，能從對話內容中讀出情緒、語速與重音；也支援顯式控制，用 [emotion=sad][pace=slow] 這類標籤逐行設定情緒和節奏。
llama.cpp 發布 b11778 版本，新增對 Nemotron-3(.5)-Embed 嵌入模型的支援。該版本同步提供 macOS Apple Silicon、iOS、Linux（CUDA 12/13、ROCm 10.0、Vulkan、OpenVINO、SYCL）以及 Windows、Android、openEuler 等多平台預編譯包，搭載高通晶片的裝置還能額外使用 Adreno GPU 與 Hexagon NPU 加速。
v0.40.10-rc0 新增 gemma4-nemotron 渲染器：模型通過 RENDERER gemma4-nemotron 顯式啟用後，助手內容會渲染在工具呼叫之前，而不是工具返回之後；gemma4 的自動檢測邏輯保持不變。同版本為 MLX 後端加入 Gemma 4 目標模型搭配 DFlash 草稿的投機解碼支援：當配置要求時，載入草稿模型自帶的輸出頭，同時保留現有 DFlash 模型的目標頭路徑，並暴露 Gemma 4 的隱藏狀態與原始 logits。
Shopify 用 NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 後訓練出的 GraphQL 子智慧體已接入商家助手 Sidekick，官方稱在內部基準上準確率超過一款領先前沿模型，服務成本降低 90%、回應快 7 倍。配合 NVIDIA CCluster 的 vLLM 推理最佳化，目錄豐富、購物模擬、品類分類、推薦等五個場景效能提升 4.5 倍，推理成本最多降 12 倍。
Mistral 發布 Voxtral 3，包含 Transcribe 與 Speech 兩類語音模型，官方稱其達到當前最優水平，並用於驅動 Mistral 新的語音智慧體 API。公告以推文執行緒形式給出，未披露模型規模、定價、可用平台與發布時間等細節。
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；
AWS 發布開發工具 TorchNeuron，用 PyTorch 寫的 AI 應用只需改一行配置即可跑在自研晶片 Trainium 上，無需重寫程式碼。AWS 稱約 85% 的 AI 應用基於 PyTorch，熟悉 PyTorch 的開發者可直接上手。亞馬遜還會把解耦 PyTorch 與特定晶片的程式碼回饋上游，推動框架硬體無關；Trainium 兼顧訓練與推理，AWS 強調價效比，語音 AI 公司 Deepgram 遷移後每美元處理音訊量提升 70%。
Mistral 在 Voxtral 3 中附帶發布了語音 agent SDK，底層基於 LiveKit 建置。該 SDK 把語音流程串成一條流式管線：Transcribe 負責收音轉寫，一個推理模型負責思考並呼叫工具，Speech 負責生成回覆，三段串聯以支援自然、即時的語音對話。官方推文只給出這套管線結構，未披露價格、上線時間與語言支援等細節。
輝達 Nemotron 開放模型正在歐洲多國公共部門投入使用：歐盟委員會的 AI@EC 平台由 deepset 擴充套件 Haystack，新增了執行成本對比、答案品質評估與問題追蹤；德國 secunet、Red Hat 與 deepset 基於 SINA Cloud 共建主權雲。英國 Locai Labs 與德國 Soofi 各發布 100 萬條合成人物資料集（德國版基於 2022 年人口普查，覆蓋 16 個州、400 個區），用於檢驗模型在地區與人群間的一致性。
Retell AI 用 OpenAI 模型驅動其客服語音 agent，月通話量從 2026 年初的 3000 萬增至 9 月的 1 億通以上，其中 80% 通話由 OpenAI 模型生成回覆，累計消耗超 1 萬億 token。在 10 月 13 日的 vCX 基準中，GPT-6 Astra 以 89.7% 指令遵循率排名第一；發布前評測顯示 GPT-5.5 非幻覺率 88.0%、工具呼叫正確率 88.3%，均高於 Gemini-3.1-Pro 與 Claude-4.6。
Hurston-1 以 Apache-2.0 協議開源，這是一個基於 Maya1 微調的窄帶 TTS 模型，主攻美國英語，尤其是南方口音與地區非裔英語，輸出面向電話場景。作者從 2 萬多人處收集了 1800 小時授權語音，本次只取其中 136 小時用於微調。據作者說明，該模型不支援聲音克隆，跨 prompt 的音色也無法保持一致；它已用於 Amazon、Salesforce 等客戶，累計帶來超過 50 萬美元收入。