NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL: المستجدات والمعايير وطريقة التشغيل

أصدرت NVIDIA للتو Nemotron 3.5 Super VL، وهو نموذج مفتوح متعدد الوسائط بـ 120 مليار معامل مصمم للوكلاء الدائمي التشغيل. يجمع النموذج بين الاستدلال واتباع التعليمات واستخدام الأدوات مع فهم النصوص والصور والمستندات ومقاطع الفيديو في نقطة تفتيش واحدة. يغطي هذا الدليل ماهية النموذج وأداءه وآلية الترخيص وطريقة تشغيله، حتى تتمكن من تحديد ما إذا كان يناسب بنية وكلائك.

ما هو Nemotron 3.5 Super VL؟

Nemotron 3.5 Super VL هو نموذج رؤية ولغة مفتوح وقابل للتخصيص من NVIDIA، مصمم للوكلاء المؤسسيين المتخصصين. تعتمد بنيته المعمارية على مزيج من الخبراء (Mixture-of-Experts) بـ 120 مليار معامل، تُفعَّل منها 12 مليار معامل لكل رمز (token) في سير عمل الوكلاء. يحقق هذا التصميم توازناً بين القدرة وتكلفة الاستدلال: تحصل على معرفة نموذج ضخم دون الحاجة إلى تشغيل جميع الـ 120 مليار معامل على كل رمز.

الميزة الرئيسية هي التوحيد. يجمع النموذج بين الاستدلال واتباع التعليمات واستخدام الأدوات وفهم النصوص والصور والمستندات ومقاطع الفيديو في نموذج واحد، مما يلغي الحاجة إلى نماذج رؤية ولغة منفصلة. بالنسبة للمطورين، يعني ذلك أن نقطة تفتيش مفتوحة واحدة تحل محل نموذج نصي منفصل ونموذج رؤية منفصل.

صدر النموذج في 15 أكتوبر 2026 ضمن عائلة Nemotron الأوسع من NVIDIA. يتوفر Super VL وBolt 74B-A9B الآن، مع إطلاق Bolt E4B في 23 أكتوبر. تغطي النماذج المفتوحة الثلاثة معاً النطاق الكامل لنشر الوكلاء، من خوادم المؤسسات الكبيرة وصولاً إلى الأجهزة الطرفية والأجهزة المحلية.

البنية المعمارية: MoE هجين بين Mamba وTransformer

تحت الغطاء، يستخدم Super VL تصميماً يُعطي الأولوية للكفاءة. يبني Nemotron 3.5 Super VL على بنية Nemotron 3 Super المعمارية مع نموذج Mixture-of-Experts بـ 120 مليار معامل تُفعَّل منها 12 مليار معامل لكل رمز. تدعم بنيته الهجينة بين Mamba وTransformer معالجة السياق الطويل، فيما يساعد التنبؤ بمتعدد الرموز (MTP) على تسريع التوليد.

لم يُدرَّب النموذج من الصفر. قامت NVIDIA بتقطير Super VL من Nemotron 3 Ultra، أكبر نماذجها للاستدلال. كان التدريب ضخماً: تفيد NVIDIA بأن النموذج دُرِّب على نحو 26 تريليون رمز عبر مرحلتي التدريب المسبق والتدريب المسبق المستمر، ثم خضع للتدريب اللاحق باستخدام نحو 3.8 مليون عينة والتعلم المعزز عبر عشرات البيئات.

تتراكم عليه عدة تحسينات للاستدلال:

• فك الترميز التخميني LiLiCorr، الذي تقول NVIDIA إنه يوفر توليداً للرموز أسرع بما يصل إلى 2.3 مرة مقارنةً بفك الترميز بدون تخمين على DGX Spark.
• تكميم NVFP4 مع التقطير الواعي بالتكميم، بحيث تحافظ نقطة التفتيش ذات 4 بت على دقة قريبة من نموذج BF16 الأصلي.
• إعادة استخدام السياق عبر أدوار الوكيل من خلال التخزين المؤقت للبادئة، مع الحفاظ على ذاكرات التخزين المؤقت للانتباه والحالات المتكررة لـ Mamba.

بنت NVIDIA النموذج أيضاً بمساعدة خارجية. طورت NVIDIA النموذج مع Nemotron Coalition، وهو مجموعة تضم Mistral AI وThinking Machines Lab وPerplexity وBlack Forest Labs. ساعدت مجموعات البيانات عالية الجودة من Perplexity في تحسين التدريب الوسيط للنموذج وتبسيطه. وأتاحت البيئات من Prime Intellect بناء نماذج معلم أفضل.

المعايير: السرعة والدقة

الادعاء الأساسي لـ NVIDIA في الكفاءة هو الإنتاجية. على وحدة معالجة رسومات واحدة، يوفر Nemotron 3.5 Super VL إنتاجية أعلى بما يصل إلى 5 أضعاف للمهام الوكيلية مقارنةً بالنماذج المفتوحة الأخرى في فئة حجمه. تتراكم هذه السرعة لتحقيق إنجاز أسرع للمهام بالنسبة للوكلاء طويلي الأمد، وهو ما يهم عندما تمتد مهمة واحدة لساعات أو أيام.

على معايير سلوك الوكيل، يتفوق على نموذج NVIDIA الأكبر:

تأتي هذه الأرقام من المدونة التقنية لـ NVIDIA، التي تشير أيضاً إلى أن Nemotron 3.5 Super VL يُعدّ من أفضل النماذج المفتوحة على لوحة متصدري OCRBench v2. على صعيد الاستدلال بالمخططات تحديداً، تفيد NVIDIA بأن النموذج سجّل 80.8% على معيار CharXiv، ليرتفع إلى 84% مع تفسير كود Python. وعلى صعيد البرمجة، تقول NVIDIA إن النموذج يتفوق على Nemotron 3 Super في SWE-bench وTerminal-Bench عبر إعدادات تقييم متعددة.

تُصيغ التغطية المستقلة ادعاء الدقة بشكل أكثر حدة: تفيد VentureBeat بأنه مع التدريب اللاحق، يتموضع النموذج ليتفوق على النماذج الحدية مثل Claude Opus 5 وGPT-6.1 Sol في معايير المهام المتخصصة. هذا التحفظ مهم — تعتمد ادعاءات مطابقة النماذج الحدية على الضبط الدقيق لسير عمل محدد، وليس على الاستخدام العام خارج الصندوق.

كما هو الحال دائماً مع معايير البائعين، تعامل مع هذه الأرقام باعتبارها قياسات NVIDIA الخاصة حتى تتحقق منها أطراف ثالثة. ثمة إشارة مستقلة واحدة: تستشهد NVIDIA بتقييم EXO Labs الذي وضع Super VL على حدود Pareto للدقة ووقت إنجاز المهام على DGX Spark، وفقاً لـ مدونتها التقنية.

ما الذي يتميز به فعلاً

تستهدف NVIDIA بالنموذج أعمال الوكلاء في الممارسة الفعلية. على صعيد الرؤية، ركزت NVIDIA على نوع المواد التي يواجهها الوكلاء في العمل اليومي، بما في ذلك التعرف الضوئي على الحروف (OCR) والجداول والمخططات والمستندات متعددة الصفحات ومقاطع الفيديو. المثال الرئيسي هو الإسناد المتقاطع: يمكن للنموذج تفسير مخطط وربطه بجدول في مكان آخر من المستند وتلخيصهما معاً.

تشمل سير عمل الوكيل الموثقة البرمجة والبحث على الويب وذكاء المستندات والفرز الأمني السيبراني وفهم الفيديو. يُفيد المتبنون الأوائل بمكاسب ملموسة بعد التدريب اللاحق:

• Ramp تحوّل صور الإيصالات إلى JSON منظم وتتوقع إنتاجية أعلى بنسبة تصل إلى 50% وزمن استجابة أقل بمقدار 10 أضعاف.
• Scale AI أجرت تدريباً لاحقاً للنموذج لمعالجة رصيد الموردين، وتتوقع تكلفة استدلال أقل بمقدار 40 ضعفاً وزمن استجابة أقل بمقدار 5 أضعاف لهذا العبء.
• AI21 وAlice أجرتا تدريباً لاحقاً للنموذج لتحليل استخبارات التهديدات والثغرات الأمنية، مما حسّن الدقة بنسبة 41%.

هذه نتائج مبكرة خاصة بأعباء عمل محددة من مواد إطلاق NVIDIA، وليست معايير عامة — اقرأها على أنها ما يمكن أن يصله النموذج مع الضبط الدقيق، وليس إعدادات افتراضية مضمونة.

Nemotron 3.5 Bolt: نماذج الحافة

لا يُشحن Super VL وحده. يجلب نموذجان أصغر من Bolt الوكلاء إلى الأجهزة المحلية:

• يستهدف Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB البرمجة المحلية والبحث والمهام متعددة الخطوات الأخرى. يستخدم تكميماً أصلياً بـ 2 بت ليتناسب مع 24 جيجابايت ويعمل جنباً إلى جنب مع تطبيقات أخرى — تصفه NVIDIA بأنه النموذج المفتوح الأول في فئته على PinchBench والثاني على BrowseComp.
• Bolt E4B 4GB مصمم للوكلاء المحادثاتيين والمادية على GeForce RTX وJetson وRTX/DGX Spark، للمساعدين الصوتيين المحليين السريعين والواجهات المدمجة.

تغطي هذه التشكيلة معاً مراكز البيانات (Super VL) والعمل متعدد الخطوات على الجهاز (Bolt 74B) والصوت الخفيف (Bolt E4B).

الترخيص: هل هو مفتوح فعلاً؟

نعم، مع التحفظات المعتادة. يُشحن النموذج بأوزان مفتوحة ومجموعات بيانات مفتوحة ووصفات تدريب. وفقاً للتقارير حول الإطلاق، يُوزَّع Nemotron 3.5 Super VL بموجب ترخيص OpenMDW من NVIDIA، الذي يُوصف بأنه يسمح بالاستخدام التجاري والضبط الدقيق وإعادة التوزيع. يضعه ذلك أقرب إلى شروط المصدر المفتوح المتساهلة مقارنةً بتراخيص البحث المقيدة التي لا تزال بعض المختبرات تُلحقها بأكبر نماذجها.

التحفظ العملي هو الأجهزة. تقوم عشرات المؤسسات بالفعل بالضبط الدقيق لـ Super VL، لكن الاستفادة القصوى منه تعني شراء أجهزة NVIDIA. مسار NVFP4 المحسّن ومعظم حيل الخدمة مضبوطة لمكدس Blackwell وDGX من NVIDIA. تحقق دائماً من الشروط الدقيقة على بطاقة النموذج قبل الشحن التجاري.

كيفية تشغيل Nemotron 3.5 Super VL

يتضمن الإصدار نقاط تفتيش أساسية ومدربة لاحقاً ومكممة بـ NVFP4. لديك ثلاثة مسارات رئيسية:

1. الاستضافة الذاتية. احصل على safetensors بصيغة BF16 أو NVFP4 وقدّمها باستخدام vLLM أو SGLang أو TensorRT-LLM. نقطة تفتيش NVFP4 مصممة للتشغيل على H200 واحد أو DGX Spark.
2. واجهة برمجة التطبيقات المستضافة. يتوفر Super VL عبر NVIDIA NIM وOpenRouter وTogether AI وBaseten وfal، مع طبقة مجانية على build.nvidia.com.
3. محلي / حافة. استخدم نموذج Bolt 74B-A9B من خلال Ollama أو LM Studio لأعباء العمل التي تريد إبقاءها بعيداً عن السحابة.

للتخصيص، يوجّه NVIDIA المطورين إلى NeMo للضبط الدقيق الخاضع للإشراف وLoRA والتعلم المعزز، بالإضافة إلى مجموعات البيانات المفتوحة على Hugging Face. يوجد التفصيل الكامل للبنية المعمارية في المدونة التقنية لـ NVIDIA وإعلان الإطلاق.

هل يجب عليك استخدامه؟

Nemotron 3.5 Super VL مناسب بشكل قوي إذا كنت تشغّل وكلاء يقرؤون مستندات بصرية معقدة، وتريد الاحتفاظ بالبيانات على بنيتك التحتية الخاصة، ولديك سير عمل محدد يستحق الضبط الدقيق. أما إذا كنت تحتاج إلى نموذج محادثة للأغراض العامة أو لا تستخدم أجهزة NVIDIA، فهو أقل إقناعاً — إذ تعتمد قصة الكفاءة اعتماداً كبيراً على ذلك المكدس.

للاطلاع على كيفية موضعته مقارنةً بالإصدارات المفتوحة والحدية الأخيرة الأخيرة، راجع تحليلاتنا لـ Gemini 4 Argon وGLM-5.3-Flash.

ضع نموذجاً مفتوحاً متعدد الوسائط في العمل

صُمِّم Nemotron 3.5 Super VL لقراءة المستندات واستدعاء الأدوات وتنفيذ المهام متعددة الخطوات — وهو بالضبط العمل الذي ينبغي لقوى العمل من الذكاء الاصطناعي التعامل معه باستقلالية. Eigent هو تطبيق سطح مكتب تعاوني مفتوح المصدر يُنسّق سير عمل متعدد الوكلاء محلياً، حتى تتمكن من توجيه الوكلاء نحو مستنداتك وأدواتك الخاصة بدلاً من ربط النماذج يدوياً. اطلع على كيفية تعامله مع سير عمل المراجعة الكثيفة بالمستندات، أو نزّل Eigent وابنِ فريق وكلائك الخاص.