Actualidad IA generativa

NVIDIA lanza Nemotron 3.5: modelos para agentes con imágenes y uso local

NVIDIA
15 octubre 2026

Qué han lanzado

NVIDIA ha publicado Nemotron 3.5 Super VL y Bolt 74B-A9B; también ha anunciado Bolt E4B, previsto para el 23 de octubre.

Qué cambia

Super VL trabaja con texto y material visual en flujos de agentes. Bolt 74B-A9B está optimizado para equipos NVIDIA con 24 GB de memoria y permite ejecutar tareas localmente.

NVIDIA amplía Nemotron con Super VL para agentes que leen documentos e imágenes y Bolt 74B para tareas locales. Ambos modelos ya están disponibles; el Bolt pequeño llegará más adelante.

NVIDIA ha presentado tres modelos abiertos dentro de la familia Nemotron 3.5. Dos están disponibles desde el 15 de octubre: Super VL, orientado a agentes que interpretan contenido visual, y Bolt 74B-A9B, diseñado para ejecutar tareas de agente en equipos locales NVIDIA. Un tercer modelo más pequeño, Bolt E4B, tiene previsto llegar el 23 de octubre.

Super VL cuenta con 120.000 millones de parámetros y puede seguir instrucciones, utilizar herramientas y extraer información de documentos visuales. NVIDIA destaca tareas como leer tablas, gráficos, PDF y páginas web, conservando el contexto mientras un agente pasa de la lectura a una acción. Sus afirmaciones sobre velocidad y precisión proceden de las evaluaciones que recoge la compañía.

Bolt 74B-A9B usa una versión cuantizada para caber en 24 GB de memoria. NVIDIA lo plantea para investigar, escribir o depurar código sin enviar necesariamente el trabajo a un servicio remoto. La cifra de 24 GB es un requisito de memoria para la configuración descrita; no equivale a que cualquier ordenador pueda ejecutarlo con soltura.

Los pesos de Super VL están disponibles en Hugging Face, OpenRouter y ModelScope, además de la oferta NIM de NVIDIA. Bolt 74B-A9B puede descargarse desde Hugging Face y cuenta con soporte anunciado para herramientas como llama.cpp, Ollama y LM Studio. El modelo más pequeño aún no estaba disponible en la fecha del anuncio.

Estas opciones interesan especialmente a quienes construyen agentes especializados y necesitan decidir entre un modelo alojado y otro que se ejecute en su propio hardware. NVIDIA también ofrece materiales para adaptación posterior; antes de desplegar una solución conviene comprobar requisitos de memoria, compatibilidad y licencia del modelo concreto.

Ver más