Nvidia stellt Nemotron 3.5 Super VL vor: ein 120-Milliarden-Parameter-Agentenmodell mit offenen Gewichten

Nvidia hat am 15. Oktober 2026 Nemotron 3.5 Super VL verfügbar gemacht, ein neues KI-Modell mit offenen Gewichten und 120 Milliarden Parametern. Das Unternehmen positioniert es für spezialisierte Agenten, die dauerhaft laufen, und behauptet, dass es für diese Art von Arbeit die schnellste Aufgabenbearbeitung und die höchste Genauigkeit bietet.

Nvidia beschreibt Super VL als das schnellste offene Agentenmodell seiner Größenklasse und gibt an, dass es fünfmal schneller arbeitet als sein nächster Konkurrent. Die Zahl stammt aus Benchmark-Tests von Artificial Analysis mit ähnlich großen Modellen. Ling 3.0 Flash von InclusionAI belegte den zweiten Platz, DeepSeeks V4.1 Flash den dritten, beide lagen jedoch deutlich hinter Super VL.

Verbesserungen durch Post-Training

Das Unternehmen hob außerdem hervor, wie stark sich das Basismodell verbessern lässt, wenn Unternehmen es für einen bestimmten Fachbereich nachtrainieren. In einem von Nvidia genannten Beispiel brachte das Post-Training bei medizinischen Versicherungsansprüchen einen Zuwachs von 44 Prozent und hob das Modell in diesem Bereich deutlich über Claude Opus 5. Das deutet darauf hin, dass das Basismodell proprietäre Spitzensysteme nicht ohne Weiteres übertrifft, sich nach einer Anpassung aber gezielt verbessern lässt.

Nvidia argumentiert, der Kernvorteil offener Modelle liege darin, dass Unternehmen sie mit eigenen Daten trainieren und auf eigener Infrastruktur betreiben können, was mehr Kontrolle über Personalisierung und Sicherheit bietet. „Es hilft Unternehmensagenten, Aufgaben mit hohem Volumen schneller abzuschließen“, sagte Nvidia über Super VL.

Zwei Edge-Modelle erscheinen parallel: Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB und Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB. Die erste Variante ist für den Betrieb ohne Netzwerkverbindung auf dem Gerät gedacht und zielt auf agentische Anwendungen direkt auf dem Endgerät, die zweite soll laut Nvidia schnelle Konversationsagenten ermöglichen.

Ein sich wandelndes Umfeld offener Modelle

Chinesische Labore wie DeepSeek und Moonshot.ai haben in den vergangenen Jahren das Feld wettbewerbsfähiger Open-Weight-Modelle angeführt. Westliche Entwickler holen nun auf: Das französische Unternehmen Mistral hat kürzlich Le Chonk veröffentlicht, das bei einigen Benchmarks neue Bestwerte setzte, und Reflection AI, das Nvidia unterstützt und das Berichten zufolge kurz vor einer Übernahme durch Nvidia steht, stellte in der Vorwoche das Modell Beam vor.

Das Interesse an offenen Modellen ist auch seit dem mit OpenAI in Verbindung gebrachten Einbruch bei Hugging Face gewachsen, der die Annahme untergrub, nur offene Systeme seien sicherheitsrelevant. Wenn in den USA entwickelte offene Modelle chinesischen Alternativen standhalten, könnten sie in Bereichen an Boden gewinnen, in denen Cybersicherheitsempfehlungen ausländische Technik meiden. Ob Super VL die Messlatte im praktischen Einsatz tatsächlich spürbar anhebt, bleibt abzuwarten.