NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL הוא המודל האמריקאי המוביל עם רישוי מתירני ומשקלים פתוחים, והמשקלים שלו הקדימו את ההכרזה שלו עצמו בשלושה ימים

חתימת הזמן היא החלק שאף אחד לא כתב. מאגר ה-BF16 עבור NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL — השם המלא nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B-BF16 — נוצר ב-Hugging Face בשעה 15:32:06 UTC ב-12 באוקטובר 2026, לצד בילד NVFP4 עשרים וארבע שניות לאחר מכן וצ'ק פוינט בסיסי תשע עשרה שניות לפני כן. פוסט הבלוג של NVIDIA שמכריז על המודל מתוארך ל-15 באוקטובר. אז במשך כשבעים ושתיים שעות, המשקולות של המודל החזותי-לשוני הפתוח החזק ביותר של NVIDIA היו זמינות להורדה, נכללו באינדקס, ועברו קוונטיזציה על ידי צדדים שלישיים בעוד החברה שאימנה אותו לא פרסמה דבר בכלל. זה לא דליפה וזה לא שערורייה. זהו צינור שחרור שבו הארטיפקט משוחרר לפני הפרוזה, וכדאי לומר זאת בבירור כי שאר הקטע עוסק במספרים, ולמספרים יש חתימות זמן משלהם. במדד Artificial Analysis Intelligence Index, NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL מקבל ציון 26.49, לא משוער. קודמו, NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B, שיצא ב-11 במרץ 2026, מקבל 12.83 באותו פאנל. זה פי 2.06 מהציון, והוא מגיע עם 49,174 אסימוני פלט למשימה במקום 113,823.

שני דברים בהשוואה הזו ראויים להבהרה לפני הפירוט. ראשית, 26.49 הוא מספר של צד שלישי, שנמדד על גבי הרנס של מישהו אחר עם תקציב טוקנים שפורסם, והוא מסומן בפאנל כלא מוערך. זה חשוב כאן יותר מהרגיל, מפני שטבלת הבנצ'מרקים של NVIDIA עצמה מוצגת זה לצד זה עם שבעה מתחרים, ושתי קבוצות הנתונים לא תמיד תואמות. שנית, הטענה על ההובלה בכותרת מצומצמת במכוון. מבין מודלים במשקלים פתוחים שנבנו בארצות הברית, Meta Muse Spark Open מקבל ציון גבוה יותר — 38.87, גם כן לא מוערך — אך הוא מופץ תחת רישיון מסחרי מותאם אישית מאחורי מאגר מגודר, מה שמציב אותו בקטגוריית אימוץ שונה מצ'קפוינט שאפשר להוריד ולפרוס תחת OpenMDW-1.1 היום. מבין המודלים האמריקאיים במשקלים פתוחים ברישיון מתירני בפאנל הזה, NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL הוא הראשון, והערך הבא אחריו הוא Inkling Small עם 25.66.

מה שהמאגר קובע, ומה שרק הפאנל עושה

כרטיס המודל שלם באופן יוצא דופן עבור משהו שיצא שלושה ימים לפני ההודעה לעיתונות שלו עצמו, והוא עונה על השאלות המבניות בצורה נקייה. NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL הוא היבריד של Mamba-2, תערובת מומחים וקשב עם מקודד חזותי C-RADIO ומחבר חזותי-לשוני, 512 מומחים מנותבים לכל שכבת MoE, 120B פרמטרים בסך הכול עם 12B פעילים לכל טוקן, וחלון הקשר של עד 1M טוקנים. חיזוי רב-טוקנים מובנה מעניק לו פענוח ספקולטיבי בלי הורדה נפרדת של מודל טיוטה. הקלטים הם טקסט, תמונות (JPEG, PNG) ווידאו (MP4 עד שתי דקות, נדגם כפריימים); הפלט הוא טקסט בלבד. הרישיון הוא OpenMDW-1.1, הכרטיס מציין שהמודל מוכן לשימוש מסחרי או לא-מסחרי, ו-NVIDIA מדווחת על אימון על פני כ-26 טריליון טוקנים עם כ-3.8 מיליון דגימות לאחר אימון ולמידת חיזוק על פני עשרות סביבות.

• סך הפרמטרים / פרמטרים פעילים — 120B / 12B לעומת 120.6B / 12.7B של המודל ממרץ. כמעט זהים, וזה בדיוק העניין: השיפור אינו נובע ממודל גדול יותר.

• Intelligence Index — 26.49 לעומת 12.83, שניהם לא משוערים, שניהם לפי Artificial Analysis.

אסימוני פלט לכל משימת אינדוקס — 49,174 לעומת 113,823. המודל החדש מסיים את אותה משימה עם 56.8% פחות אסימונים.

• הקשר ופלטים — 1M טוקנים, פלט טקסט בלבד, בשניהם. אף אחד מהם אינו מחולל תמונות.

• מינימום פריסה — 4×H100 או 2×GB200 עבור BF16 על NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL; קיים בילד NVFP4 עבור פריסות קטנות יותר.

• משיכה ציבורית — 142 הורדות ו-32 לייקים במאגר BF16 בעת כתיבת שורות אלו, לעומת יותר ממיליון הורדות בקודמו ממרץ. הפער הוא בן שלושה ימים, לא שלושה ימים של ביקוש.

פילוח היכולות בפאנל הוא המקום שבו 26.49 מפסיק להיות מספר בודד. Super VL מקבל 38.47 בכלכלה, 30.11 בהנדסה, 28.11 במשפטים ו-27.19 במימון וחשבונאות, אבל רק 22.57 באסטרטגיה ותפעול. מדד כל-הידיעה שלו הוא מינוס 4.22 — המודל עונה על יותר מבדיקות הידע של הפאנל באופן שגוי מאשר נכון, עם שיעור דיוק של 23.3% לעומת שיעור הזיות של 35.8%. זה לא פגם ייחודי לגרסה הזו; כך נראה מודל פתוח לא מגודר כשמודדים אם הוא מסרב להשיב. ב-GDPval-AA, שמדרג תוצרי עבודה מקצועיים מוגמרים ולא תשובות, הציון שלו הוא 1,162.41, ובמסגרת ההערכה AA-Briefcase-Lite הוא נמצא ב-Elo של 998.76. שני השורות האלה הן אלה שכדאי לעקוב אחריהן במהלך החודש הקרוב, כי הן מודדות עבודה ולא ידע, והן השורות שמודל פתוח של 120B יכול באופן סביר להמשיך לשפר באמצעות אימון פוסט-טריינינג.

הטענה בדבר פי חמישה, ולמה ספירת טוקנים אינה שניות

הבלוג של NVIDIA נשען על מהירות: "מהיר פי 5 מהשני בטיבו", והמודל "מגיע לתפוקה מהירה עד פי 5 בהשוואה למודלים אחרים בקטגוריה שלו". זו טענת ספק, ואף אחד מחוץ ל-NVIDIA לא הצליח לשחזר אותה. היא גם, לפי העדויות הנוכחיות, אינה ניתנת לאימות — אותו פאנל צד שלישי שמדרג את המודל אינו מפרסם מחיר או נתון השהיה עבורו, ולכן אין במה לבדוק את הטענה. מה שכן ניתן לבדוק הוא כמות אחרת שלעיתים קרובות מדווחת כאילו היא אותו דבר. טוקני פלט לכל משימה הם מדד לכמה המודל מדבר, ולא לכמה מהר השרת פועל. 49,174 לעומת 113,823 הוא נתון אמיתי, וזהו שיפור יעילות אמיתי — מודלים עתירי הסקה שורפים את התקציב שלהם ביצירה — אבל מודל שפולט 57% פחות טוקנים אינו מהיר יותר ב-57% בשל כך, ובוודאי שאינו מהיר פי 5. זה 57% פחות טוקנים. יש להפריד בין הדברים.

טבלת הבנצ'מרק של הספק יש בעיה שנייה וקטנה יותר שקרוב זהיר יבחין בה בערך בעשר שניות. העמודה הראשונה שלה מסומנת כ-"Nemotron 3.5 SuperGA BF16", ולא "Super VL". בהינתן שסעיף גרסת המודל של הכרטיס אומר v1.0 — GA, סביר להניח שזו תווית של מועמד לשחרור ששרדה למסמך הציבורי ולא מודל אחר. כך או כך, זהו סוג של פגם שמעיד שמעבר התיעוד התרחש אחרי שהמשקלים עלו, מה שתואם את פער שלושת הימים. מול אותה עמודה, NVIDIA מדווחת על GPQA-Diamond 89.52, HLE טקסט בלבד 31.79, Terminal-Bench 2.1 66.70, SWE-bench Verified 71.10, BrowseComp 78 ו-Video-MME v2 32.85, כשמערך עמודות ההשוואה המלא מגיע עד Qwen3.5-122B-A10B, Qwen3.8-Flash-Next, DeepSeek-V4-Flash-0731, Nemotron 3 Ultra, Inkling-Small ו-GLM-5.3-Flash. כל הנתונים מדווחים על ידי הספק דרך NeMo Gym, ו-NVIDIA מפרסמת את המתכונים, הפרומפטים, המפענחים והגדרות הניקוד כדי לאפשר לכל אחד להריץ זאת מחדש. זו פרקטיקה טובה יותר מזו של רוב, ועדיין אין זו תוצאה בלתי תלויה.

היכן הוא באמת ממוקם בין המשקלים הפתוחים של ארה״ב

מיין את הפאנל לפי מודלים עם משקולות פתוחות ממעבדות אמריקאיות וצורת התחום ברורה. Meta Muse Spark Open מוביל עם 38.87 אבל הוא מודל עם 816 מיליארד פרמטרים תחת רישיון Muse Model, עם גישה מוגבלת ב-Hub, והצעה שונה לאימוץ. מתחת ל-NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL עם 26.49 יושבים Inkling Small עם 25.66 ו-Inkling עם 24.98 מבית Thinking Machines, שניהם מתירניים. ואז NVIDIA Nemotron 3 Ultra 550B A55B של NVIDIA עצמה עם 22.93, ו-NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B — ששוחרר באותו יום כמו Super VL — עם 21.41 עבור מודל 74B שנכנס בזיכרון של 24GB. העובדה המבנית המעניינת היא ש-Super VL מנצח את דגל ה-550B של החברה שלו ב-3.6 נקודות מדד, בעוד שהוא פחות מרבע מהגודל בדיסק ובספירת הפרמטרים הפעילים. זו התוצאה שכל תוכנית ה-hybrid-MoE מכוונת אליה, ובפאנל הזה היא הצליחה.

זה גם קובע את הרף האמיתי לחודשים הקרובים. הפער מול Muse Spark Open הוא 12.4 נקודות, והפער מול המודלים הסיניים המובילים עם משקולות פתוחות גדול עוד יותר — MiMo-V2.6-Pro ב-46.32, GLM-5.3 ב-44.78, Kimi K3 ב-43.59. התשובה של NVIDIA לפער הזה אינה מודל גדול יותר; היא פוסט-טריינינג, על הנתונים שלך, על המתלים שלך, עם מערכי הנתונים וסביבות NeMo Gym שמפורסמים לצד המשקולות. האם זה יסגור את הפער זו שאלה פתוחה, והשחרור הזה לא מכריע בה.

מה זה עולה להפעיל, והמספר האחד שחסר

הצ'קפוינט BF16 מוגש על 4×H100 או 2×GB200, כאשר NVIDIA מפרסמת מתכוני vLLM ו-SGLang ומצמידה תגי קונטיינר ספציפיים — vLLM v0.32.0 או nightly בשם, SGLang v0.5.20 — שזה אות מועיל לכמה לאחרונה נחתו הקרנלים. בניית NVFP4 היא זו שרוב הצוותים יריצו בפועל. מה שאף אחד לא פרסם הוא מחיר. אין תעריף לפי טוקן בפאנל, אין מחיר מחירון NIM בהכרזה, ואין תעריף הגשה של צד שלישי שקונה יכול להשוות. עבור מודל במצב כזה המסלול המעשי הוא זה שאנו פועלים עליו: OrcaRouter מעבירה את מחיר המחירון של הספק עם 0% תוספת מחיר על פני יותר מ-200 מודלים על מפתח אחד, כך שכאשר NVIDIA או ספק מפרסם תעריף עבור הצ'קפוינט הזה הוא מופיע במחיר עלות ולא במרווח, ומעבר אוטומטי פירושו שצ'קפוינט בן יום יכול לשאת חלק מהתעבורה בעוד מודל מוכח מחזיק את השאר. ליתר דיוק לגבי מה שזה לא אומר היום: המודל הספציפי הזה עדיין לא בקטלוג שלנו, שלושה ימים אחרי שהמשקולות שלו עלו, כי אף אחד עדיין לא מגיש אותו באופן אמין. זו הצהרה לגבי זמינות, לא לגבי המודל.

מה לצפות בהמשך

שלושה דברים יקבעו אם הגרסה הזו תיקרא בעוד חצי שנה כשינוי מדרגה או כהערת שוליים. הראשון הוא הערכה בלתי תלויה שנייה — ציון הפאנל הוא אחד, ואחד אינו מגמה. השני הוא אם הטענה לתפוקה של פי 5 שורדת מפגש עם בוחן ניטרלי, כי הראיות מספירת הטוקנים תומכות ביעילות ואינן אומרות דבר על השהיה. השלישי הוא האקוסיסטם של פוסט-אימון: NVIDIA מפרטת את Scale AI, AfterQuery, AI21, Mercor, Atlassian, CrowdStrike, Dassault Systèmes, Salesforce ואחרים שבונים עליו, והשאלה המעניינת לגבי מודל פתוח היא לעתים רחוקות מה שהספק הוציא — אלא מה שכל האחרים עושים איתו לאחר מכן. לפי הראיות הזמינות נכון ל-16 באוקטובר 2026, NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL הוא המודל החזק ביותר עם רישיון מתירני ומשקולות פתוחות שיצא ממעבדה אמריקאית; הוא הגיע לשם במספר פרמטרים קבוע על ידי קיצוץ תקציב החשיבה של עצמו ביותר ממחצית, והוא עשה זאת בשקט מספיק כדי שהאנשים הראשונים ששמו לב היו המכמתים.