NVIDIAは木曜日、常時オンラインエージェントとエッジコンピューティングを支援することを目的とした新しいオープンソース重みモデルをリリースしました。
Nemotron 3.5 Super VLは1200億パラメータを有する大規模モデルで、企業向けエージェント向けに設計されています。NVIDIAは、このモデルのパラメータ数がNemotron 3 Ultraモデルよりも少ないものの、指示の遵守およびツール使用タスクにおける精度はほぼ同等であると述べています。
一方で、NVIDIAは軽量のBoltモデルを2つ発表しました。これらのモデルは、NVIDIA RTX Sparkチップを搭載した新しいAI PCおよびDGX Sparkを搭載したワークステーション上でローカル実行を目的としています。このような消費者、プログラマー、企業の知識労働者向けのPCは、MicrosoftやDellなどのパートナーを通じて市場に投入されています。
英語のNVIDIA Open Modelsおよびソフトウェア副社長であるKari Briskiは、これらのモデルを紹介するブログ記事で、「NVIDIAインフラストラクチャ上でエージェントを実行したいあらゆる組織は、能力と展開可能性の間で選択をする必要なく、自らのレベルに適したオープンで最適化されたモデルを見つけることができるようになりました。」と述べています。
NVIDIAは、特定のエージェントタスクに対する後学習を経た後、Super VLがAnthropicおよびOpenAIの競合モデル（Opus 5、GPT 6.1 Sol、Luna、Astra）よりも高速でタスクを完了すると述べています。これらのタスクには、ドキュメントインテリジェンス、財務会計、科学実験、医療保険請求、セキュリティ攻撃耐性が含まれます。
大手テクノロジー企業が新しいモデルを発表するたびに、このような主張は一般的ですが、NVIDIAはSkydance、EY、Ramp、CrowdStrike、Perplexity、Salesforceを含む、Super VLを実際に使用している大手企業の一覧も掲載しています。
もちろん、これはNVIDIAが独自の最先端ラボと競合するオープンソース重みモデルを発表した初めてのケースではありません。これらの企業は、NVIDIAの顧客であり、同時に投資対象でもあります。NVIDIAのNemotronシリーズモデルは、マルチモーダルAI、推論、プログラミング、数学、企業オートメーションなどの機能をカバーしています。
しかし、これらの急速に成長している独自のAI研究所は、需要を満たすために、今やNVIDIA以外のチップおよびAIシステムベンダー、たとえばAWSのTrainium、Cerebras、および自社開発チップにも目を向けています。
そのため、英語のNVIDIAは、企業が自社のデータセンターでオープンソースモデルを実行したいというトレンドに大きく賭けている。Briskiは、「閉鎖的な最先端モデルとは異なり、組織は独自のデータでSuper VLをファインチューニングし、自社のインフラにデプロイして、自社で構築した成果を所有できる。」
しかし、これらのより小型でローカルで実行可能なPCモデルのリリースに伴い、NVIDIAはまだ初期段階にある消費者向けAIアシスタントのトレンドを推進しようとしています。毎日新しくAIアシスタントを発表するスタートアップや大手テクノロジー企業が増えていますが、プライバシーを懸念する消費者は、こうしたエージェントが自分の生活に深く関与し、家庭、健康、財務などの情報をアクセスすることを望んでいないかもしれません。
そのため、英語は、自社のチップで駆動されるPCを販売することで、ローカルでモデルとエージェントを実行可能なマシンという新たな市場を開拓しようとしています。Briskiは、PCユーザーが「日常的なプロジェクトを委任できる……が、これらのワークロードをクラウドに送信する必要がない」と記しています。
2つのBoltモデルのうち、Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GBは740億パラメータのモデルで、多段階推論、ツール呼び出し、ウェブブラウジングを処理するために速度と推論能力のバランスを重視して設計されています。より小型のBolt E4Bは対話型エージェント向けです。
NVIDIAは、Super VLおよびBolt 74B-A9Bが現在利用可能であり、Bolt E4Bは今月後半にリリースされる予定であると発表しました。