NVIDIA presenta modelos abiertos para agentes empresariales y ordenadores personales

NVIDIA ha presentado Nemotron 3.5 Super VL para agentes empresariales y dos modelos Bolt para ejecutar tareas de forma local en AI PCs y estaciones de trabajo.

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NVIDIA presenta modelos abiertos para agentes empresariales y ordenadores personales

El 19 de octubre de 2026, NVIDIA presentó nuevos modelos de pesos abiertos destinados a agentes siempre activos y a tareas de computación en el borde. Nemotron 3.5 Super VL cuenta con 120.000 millones de parámetros y está orientado a usos empresariales. Según NVIDIA, ofrece una precisión similar a Nemotron 3 Ultra en seguimiento de instrucciones y uso de herramientas, pese a tener menos parámetros.

La compañía también presentó dos modelos Bolt para ejecutarse localmente en los nuevos AI PCs con el chip NVIDIA RTX Spark y en estaciones de trabajo con DGX Spark. Estos equipos, dirigidos a consumidores, programadores y trabajadores del conocimiento, están llegando al mercado a través de socios como Microsoft y Dell.

NVIDIA afirma que Super VL completa más rápido que modelos de Anthropic y OpenAI en tareas de agentes entrenadas específicamente. Entre esas tareas figuran la inteligencia documental, la contabilidad financiera, la experimentación científica, la gestión de reclamaciones de seguros médicos y la resistencia frente a ataques de seguridad. La empresa indicó que Skydance, EY, Ramp, Crowdstrike, Perplexity y Salesforce utilizan Super VL.

Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB tiene 74.000 millones de parámetros y está diseñado para tareas locales de agentes, con funciones de razonamiento multietapa, llamadas a herramientas y navegación web. El modelo Bolt E4B, el más pequeño, está orientado a agentes conversacionales. Super VL y Bolt 74B-A9B ya están disponibles, mientras que Bolt E4B llegará a finales de octubre.

Según TechCrunch, NVIDIA busca que las organizaciones puedan ajustar Super VL con sus propios datos y desplegarlo en su infraestructura, mientras que los modelos locales permitirían ejecutar cargas de trabajo sin enviarlas a la nube.

Fuente: TechCrunch

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