Nvidia lance Nemotron 3.5 Super VL, un modèle d'agent open-weight de 120 milliards de paramètres

Le 15 octobre 2026, Nvidia a mis à disposition Nemotron 3.5 Super VL, un nouveau modèle d'IA open-weight doté de 120 milliards de paramètres. L'entreprise le positionne pour des agents spécialisés fonctionnant en continu, affirmant qu'il offre l'exécution de tâches la plus rapide et la meilleure précision pour ce type de travail.

Nvidia décrit Super VL comme le modèle agentique open source le plus rapide de sa catégorie de taille, affirmant qu'il fonctionne cinq fois plus vite que son concurrent le plus proche. Ce chiffre provient de tests de performance réalisés par Artificial Analysis face à des modèles de taille comparable. Ling 3.0 Flash d'InclusionAI arrive deuxième et V4.1 Flash de DeepSeek troisième, mais tous deux restent loin derrière Super VL.

Des gains grâce au post-entraînement

L'entreprise a également souligné à quel point le modèle de base peut progresser lorsque les entreprises le post-entraînent pour un domaine précis. Dans un exemple cité par Nvidia, le post-entraînement a permis un gain de 44 % sur des tâches de traitement de sinistres d'assurance maladie, plaçant le modèle bien au-dessus de Claude Opus 5 dans ce domaine. Cela suggère que le modèle de base ne surpasse pas les systèmes propriétaires de pointe dès sa sortie, mais peut offrir des améliorations ciblées une fois personnalisé.

Nvidia soutient que l'atout majeur des modèles ouverts tient à la possibilité pour les entreprises de les entraîner sur leurs propres données et de les héberger sur leur propre infrastructure, ce qui leur donne davantage de contrôle sur la personnalisation et la sécurité. « Il aide les agents d'entreprise à accomplir plus rapidement des tâches à grand volume », a déclaré Nvidia à propos de Super VL.

Deux modèles pour l'edge accompagnent ce lancement : Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB et Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB. Conçu pour fonctionner localement sans connexion réseau, le premier cible les usages agentiques embarqués, tandis que le second est destiné aux agents conversationnels rapides, selon Nvidia.

Un paysage des modèles ouverts en pleine mutation

Des laboratoires chinois comme DeepSeek et Moonshot.ai ont dominé ces dernières années le domaine des modèles open-weight compétitifs. Les développeurs occidentaux reprennent désormais la main : la société française Mistral a récemment publié Le Chonk, qui a établi des records à l'état de l'art sur certains benchmarks, et Reflection AI, que Nvidia soutient et avec qui elle serait en discussions en vue d'une acquisition, a dévoilé la semaine précédente son modèle Beam.

L'intérêt pour les modèles ouverts a également progressé depuis la faille de Hugging Face liée à OpenAI, qui a ébranlé l'idée selon laquelle seuls les systèmes ouverts présentent des risques de sécurité. Si les modèles ouverts conçus aux États-Unis tiennent tête aux alternatives chinoises, ils pourraient gagner du terrain dans les contextes où les recommandations en cybersécurité découragent l'usage de technologies étrangères. Reste à voir si Super VL relève réellement la barre dans les usages concrets.