Nemotron 3.5 Bolt 74B vs DeepSeek V4 Pro: entrambi aperti, uno entra in 24GB

N​VIDIA's N​emotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB and DeepSeek V4 Pro are on the same side of the open-versus-closed line and nowhere near each other on the hardware line. Both publish weights you can download, both permit commercial use, and both can be served without asking anyone's permission. One of them is 74 billion parameters with 9 billion active, quantised to fit in 24 gigabytes so it runs on a laptop-class machine next to your other applications. The other is 1.6 trillion parameters with 49 billion active, and the phrase "deployment footprint" does not mean what it means for the first one.

Quella differenza è più rilevante dei punteggi dell’indice, e i punteggi dell’indice sono già distanti 15 punti. Di seguito c’è il confronto che un team deve effettivamente fare: non quale modello sia migliore in astratto, ma quale di questi due prodotti open-weight si possa concretamente gestire, con quale qualità e a quali costi.

Due forme molto diverse di "aperto"

Worth stating plainly before any of it, though, because the two open-weight halves did not arrive the same way. D​eepSeek published V4 Pro as a product, with a card and a rate card. N​VIDIA has not announced N​emotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB at all. The files simply appeared: the 24GB quantised repository on 7 October 2026, its GGUF conversion hours later, a BF16 checkpoint on 9 October, the LiLiCorr speculative drafter on 12 October. Sixteen days of silence on N​VIDIA's own channels is the state of things, so the verifiable half of this comparison is what a repository can prove — licence, parameter counts, file formats, the serving recipe on the card — and the unconfirmed half is everything a launch post would have carried. The throughput and agentic figures below are N​VIDIA's own and are marked as such, because there is no third party except one index to check them against.

Parti dalla licenza e dal checkpoint, perché è proprio lì che si prende davvero una decisione open-weight.

• Licence — N​emotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB: OpenMDW-1.1, a permissive model-weights licence with an explicit commercial-use carve-in; N​VIDIA's card states the model is ready for commercial or non-commercial use. DeepSeek V4 Pro: MIT, which is about as unrestricted as a weights licence gets.

• What is actually publishable — N​emotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB: the 24GB IQ2 build, a BF16 checkpoint before quantisation, GGUF builds for llama.cpp, and a separate LiLiCorr speculative drafter. DeepSeek V4 Pro: the full-weight checkpoint and its derivatives.

• Where the checkpoint came from — N​emotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB: compressed from N​VIDIA's N​emotron 3.5 Super VL 120B-A12B parent using Star Elastic, a router-guided architecture search, then quantised with quantisation-aware distillation. It is a distilled child, not a from-scratch model, and N​VIDIA's own research page argues explicitly that compressing a large model into a fixed budget beats training a small one from scratch. DeepSeek V4 Pro: a natively trained frontier-scale mixture-of-experts.

Quel terzo punto è quello che decide la maggior parte delle valutazioni che leggerai. Qualsiasi confronto di benchmark tra questi due è un confronto tra una filosofia progettuale di compressione aggressiva e una filosofia progettuale di scala, e le due non convergono sugli stessi carichi di lavoro.

Cosa misura ciascuno a

Artificial Analysis ha eseguito entrambi, sulla stessa revisione corrente del suo indice, il che è l'unico motivo per cui una frase come questa può essere scritta.

• Intelligence Index — N​emotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB 21, fourth of 67 models in its open-weight size class. DeepSeek V4 Pro 36, ninth of 116, measured on the 0813 build in the max configuration.

• Cost per Intelligence Index task — N​emotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB: not applicable, because the panel records no public API for it and there is no metered price to divide by. DeepSeek V4 Pro: 0.67 dollars measured on the panel's own weighted basis.

• Output speed — N​emotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB: N​VIDIA reports 83.99 tokens per second on AIPerf SPEED-Bench-Coding with its drafter, on a Surface Laptop Ultra. DeepSeek V4 Pro: 96.3 tokens per second measured by Artificial Analysis against the hosted API. The two are not the same measurement and should not be subtracted from each other; what they establish is that both are fast enough that speed is not your constraint.

• Verbosity — N​emotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB generated 230 million tokens during the panel's index run, against a median of 100 million for its class — the panel's own note calls it very verbose. DeepSeek V4 Pro generated 160 million against a median of 130 million. On a metered API that difference is a line item; on a local box it is electricity and wall-clock.

The 15-point index gap is real and is not closed by the fact that the smaller model is cheaper to run. What closes it, in the workloads where it closes at all, is the vendor's own benchmark set — and that set is worth reading with the right suspicion. N​VIDIA's card puts the Bolt model at Terminal-Bench 2.1 of 50.98 and BrowseComp of 66.75, ahead of every comparator column printed beside it. Those are N​VIDIA's numbers on N​VIDIA's card, and D​eepSeek is not one of the columns.

Il diagramma di deployment è la vera decisione

This is where DeepSeek V4 Pro and N​emotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB stop being substitutes for one another.

• Room to run. A 1.6-trillion-parameter model at 49 billion active needs a serving cluster. Even heavily quantised, the checkpoint alone is an order of magnitude past what a single workstation can hold, and the active-parameter count means every token touches a substantial slice of memory bandwidth regardless of the quantisation scheme. The Bolt model was designed against a stated ceiling — N​VIDIA's architecture search targets a footprint below 24GB at batch size one and 128K context — and the search is run with the downstream quantisation already accounted for.

• Minimum viable serving stack. N​emotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB wants a specific vLLM nightly with the v2 model runner enabled, a downloaded reasoning-parser plugin, b12x kernels, and explicit MoE, Mamba and attention backend flags; llama.cpp covers the GGUF path. DeepSeek V4 Pro is served by the usual inference stacks at distributed scale, which is a different kind of project with a different kind of on-call rotation.

• Input. Il modello Bolt accetta testo, immagini e video, con la ricetta di riferimento che limita i fotogrammi video e applica un tasso di potatura. L'elenco delle modalità pubblicato di DeepSeek V4 Pro è testo in ingresso, testo in uscita — la sua scala mixture-of-experts è dedicata al ragionamento, non alla percezione.

• Context. 262,144 tokens for the Bolt model against roughly a million for DeepSeek V4 Pro. If your workload is a repository, a contract set or a long agent transcript, that is a real four-times difference and it is in D​eepSeek's favour.

Put plainly: if you have a datacenter and a workload that needs frontier reasoning, DeepSeek V4 Pro is the better model and the index says so. If you have a laptop, a Spark box or a workstation, and the requirement is that the model runs locally alongside everything else, N​emotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB is not a compromise on that requirement — it is the only one of the two that meets it.

Che cosa ti offre in più il modello più piccolo oltre al disco

Tre cose che non compaiono in un punteggio dell'indice e che invece compaiono in una revisione del deployment.

• It runs with the network cable out. A 24GB checkpoint on local storage has no availability dependency, no rate limit and no provider incident. For an agent that runs on a machine you own, that is the whole design goal and the reason N​VIDIA compressed a 120B parent instead of shipping something at full precision.

• Speculation is cheap and safe here. The LiLiCorr drafter adds under a gigabyte on disk and N​VIDIA reports mean acceptance lengths of 4.68 greedy and 4.25 probabilistic at seven drafted tokens and concurrency 64. Because the target verifies every draft, a bad guess costs speed rather than accuracy — the output distribution is preserved. That property is what makes shipping a speculative path reasonable on a local box, and it is documented on the model card.

• L'intero stack è ispezionabile. I pesi, la configurazione di quantizzazione, il drafter, la ricetta di serving e il rapporto tecnico sono tutti pubblici. Quando il modello si comporta male, puoi leggere la configurazione invece di aprire un ticket.

Valutare onestamente le due opzioni

Il confronto dei prezzi non è simmetrico, e far finta che lo sia sarebbe l'errore più facile in questa pagina.

• N​emotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB has no per-token price because it has no metered endpoint. Its cost is hardware you buy or already own, plus power, plus the engineering hours to stand up the serving recipe. Once that is paid, marginal cost per token is close to zero and stays there.

• DeepSeek V4 Pro is metered. On OrcaRouter it is routed at D​eepSeek's published list, 0.66 dollars per million input tokens and 1.98 dollars per million output tokens, with no markup added on top — so a vendor price move is live on our side the same day. For a workload in the millions of tokens a day, that is a budget line, not a rounding error.

• Il punto di pareggio non è un numero di token, è un profilo di utilizzo. Un modello locale che resta inattivo è puro capex. Un modello ospitato che esegue una richiesta a settimana è quasi gratis. Il crossover si verifica quando i token che conteggeresti superano il costo ammortizzato della macchina, e l'unico modo per sapere dove si trova per il tuo traffico è misurarne una settimana.

Esiste anche una terza opzione che non costa quasi nulla provare, ovvero che OrcaRouter instrada DeepSeek V4 Pro su una chiave insieme ad oltre 200 altri modelli, con failover automatico tra provider. Prima di dedicare una workstation a una build locale da 24GB, confrontare l'output di quella build con un modello frontier a consumo sul proprio set di prompt costa pochi dollari e risolve la questione della qualità in modo empirico invece che sulla forza di una tabella di indici.

La versione di questa decisione che nessuno rimpiange

Run both, in the pattern each is good at. DeepSeek V4 Pro for the requests where reasoning depth or a million-token context is the point, and where the metered cost is visible and acceptable. N​emotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB for the high-volume, private, multimodal or offline traffic, where the model being local is the requirement rather than a cost optimisation.

Il confronto che le persone continuano a cercare di fare — un numero indice contro un altro — è il modo meno utile di inquadrare la questione, perché i due prodotti non sono stati creati per competere. Uno è stato creato per essere il migliore possibile senza vincoli di ingombro. L'altro è stato creato per essere il migliore possibile entro 24 gigabyte. Entrambi sono aperti, entrambi sono legittimi, ed è esattamente per questo che la scelta spetta a te, non a un fornitore che la fa al posto tuo.

Anche confronti come questo sono il punto in cui emergono le modalità di guasto: gli incidenti AI documentati e i fallimenti degli agenti dietro i modelli di questa classe sono raccolti in l'OrcaRouter AI Incident Archive, dove ogni voce riporta le proprie fonti, la gravità, il grado di confidenza e il flag di contestazione.