Ollama blog● 精選AI 評分84
NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 上線 Ollama，30B 總引數僅 3B 啟用
NVIDIA 於 2026 年 8 月 11 日發布 Nemotron 3.5 Lightning，並已上線 Ollama，可完全在本地裝置執行。該模型為 30B 總引數、每 token 僅 3B 啟用的開放模型，採用混合 MoE 架構，支援最高 1M token 上下文，面向持續執行的 agent 任務。
搜尋
找到 11 筆
X @ollama● 精選AI 評分77
Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 上架 Ollama，原生 2-bit 量化只需 24GB
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。
X @ollama● 精選AI 評分66
NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 上線 Ollama，單卡吞吐提升 5 倍
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。
Ollama releasesAI 評分48
MLX 新增 Nemotron 3.5 Super，並修復 Nemotron 多項 bug
v0.40.5-rc1 為 MLX 後端新增 Nemotron 3.5 Super 模型支援。同一版本修復了 Nemotron 的層數推斷與分離式 MTP 量化問題，在保留舊別名的基礎上接受官方發布的層命名，並穩定 Mamba softplus、保留 FP32 視覺歸一化。
Ollama releases● 精選AI 評分79
Ollama v0.40.5 支援 NVIDIA Nemotron 3.5 Super 與 Bolt 模型
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；
X @ollamaAI 評分45
Ollama 模型庫上線 Nemotron-3.5-Super
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。
X @ollamaAI 評分35
Ollama 上架 Nemotron-3.5-Bolt 模型頁面
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。
NVIDIA blog● 精選AI 評分91
RTX Spark 筆記本 10 月 16 日上市，Nemotron 3.5 Bolt 74B 同步發布
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。
X @lmstudio● 精選AI 評分77
@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。
TechCrunch AI● 精選AI 評分79
輝達發布 Nemotron 3.5 開源模型，覆蓋企業 agent 與本地 AI PC
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 blog● 精選AI 評分87
輝達開源 Nemotron 3.5 Super VL 與兩款 Bolt 邊緣模型
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。