NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL은 허용적 라이선스가 적용된 미국 오픈 웨이트 모델 중 최고이며, 그 가중치는 자체 발표보다 사흘 앞서 공개됐다.

타임스탬프는 아무도 적어 두지 않은 부분이다. 다음의 BF16 리포지토리: NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL — 전체 이름 nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B-BF16 — 는 2026년 10월 12일 15:32:06 UTC에 Hugging Face에서 생성되었으며, 24초 뒤에 생성된 NVFP4 빌드와 그보다 19초 전에 생성된 베이스 체크포인트가 함께 있었다. 이 모델을 발표한 NVIDIA의 블로그 게시물은 10월 15일자이다. 따라서 약 72시간 동안, NVIDIA의 가장 강력한 오픈 비전-언어 모델의 가중치는 다운로드 가능하고 색인되었으며 제3자에 의해 양자화되고 있었지만, 이를 훈련한 회사는 아무것도 발표하지 않은 상태였다. 그것은 유출도 아니고 스캔들도 아니다. 그것은 산출물이 산문보다 먼저 배포되는 릴리스 파이프라인이며, 이 글의 나머지가 숫자에 관한 것이고 그 숫자에는 고유한 타임스탬프가 있기 때문에 분명히 말해 둘 가치가 있다. Artificial Analysis Intelligence Index에서 NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL은 26.49점(비추정)을 기록한다. 그 전임자, NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B, 2026년 3월 11일에 출시되었으며, 같은 패널에서 12.83점을 기록한다. 이는 점수의 2.06배이며, 작업당 113,823개 대신 49,174개의 출력 토큰으로 도달한다.

그 비교에 관해 세부 내용으로 들어가기 전에 먼저 짚고 넘어가야 할 두 가지가 있습니다. 첫째, 26.49는 제3자 수치로, 공개된 토큰 예산을 사용해 다른 누군가의 하네스에서 측정되었고, 패널에서 추정치가 아닌 것으로 표시되어 있습니다. 이 점은 여기서 평소보다 더 중요합니다. NVIDIA 자체 벤치마크 표가 일곱 경쟁사와 나란히 제시되어 있고, 두 수치 집합이 항상 일치하지는 않기 때문입니다. 둘째, 헤드라인의 선두 주장은 의도적으로 좁은 범위를 가집니다. 미국에서 만들어진 오픈 웨이트 모델 중에서는 Meta Muse Spark Open이 더 높은 38.87점(역시 추정치 아님)을 기록하지만, 이 모델은 게이트가 적용된 저장소에서 맞춤형 상업 라이선스로 제공되므로, 오늘 OpenMDW-1.1에 따라 다운로드하고 배포할 수 있는 체크포인트와는 다른 채택 범주에 놓입니다. 해당 패널에서 허용적 라이선스가 적용된 미국 오픈 웨이트 모델 중에서는 NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL이 1위이고, 그다음 항목은 Inkling Small로 25.66입니다.

저장소가 확립하는 것, 그리고 오직 패널만이 하는 것

자체 보도자료보다 사흘 먼저 출시된 제품치고는 이 모델 카드가 이례적으로 완성도 높고, 구조적 질문에 깔끔하게 답한다. NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL은 C-RADIO 비전 인코더와 비전-언어 커넥터를 갖춘 Mamba-2, 전문가 혼합(MoE), 어텐션 하이브리드이며, MoE 레이어당 512개의 라우팅된 전문가, 총 120B 파라미터에 토큰당 12B 활성 파라미터, 최대 1M 토큰의 컨텍스트 창을 갖춘다. 네이티브 Multi-Token Prediction은 별도의 드래프터 다운로드 없이 추측 디코딩을 가능하게 한다. 입력은 텍스트, 이미지(JPEG, PNG), 비디오(최대 2분의 MP4, 프레임으로 샘플링됨)이며, 출력은 텍스트뿐이다. 라이선스는 OpenMDW-1.1이고, 카드에는 이 모델이 상업적 또는 비상업적 사용에 준비되어 있다고 명시되어 있으며, NVIDIA는 약 26조 토큰에 걸친 학습과 약 380만 개의 포스트트레이닝 샘플, 그리고 수십 개 환경에서의 강화 학습을 보고했다.

• 총 / 활성 파라미터 — 3월 모델의 120.6B / 12.7B 대비 120B / 12B. 거의 동일한데, 그게 바로 핵심입니다: 성능 향상은 더 큰 모델에서 비롯된 것이 아닙니다.

• Intelligence Index — 26.49 대 12.83, 둘 다 추정치 아님, 둘 다 Artificial Analysis 기준.

• 인덱스 작업당 출력 토큰 — 49,174 대 113,823. 새 모델은 56.8% 더 적은 토큰으로 동일한 작업을 완료합니다.

• 컨텍스트 및 출력 — 1M 토큰, 텍스트 출력만, 둘 다 해당. 둘 다 이미지 생성기가 아니다.

• 배포 최소 사양 — NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL에서 BF16용 4×H100 또는 2×GB200; 더 작은 풋프린트를 위한 NVFP4 빌드도 있습니다.

• 대중적 반응 — 작성 시점 기준 BF16 리포지토리에서 142회 다운로드와 32개의 좋아요를 기록한 반면, 3월 전작은 100만 회 이상 다운로드되었습니다. 이 격차는 수요가 3일치라서가 아니라, 출시된 지 3일밖에 안 되었기 때문입니다.

패널의 역량 세부 breakdown에서 26.49는 더 이상 단일 숫자로 남지 않습니다. Super VL은 경제학에서 38.47, 엔지니어링에서 30.11, 법률에서 28.11, 재무 및 회계에서 27.19점을 받았지만, 전략 및 운영에서는 22.57점에 그쳤습니다. 전지 지수(omniscience index)는 마이너스 4.22로, 이 모델은 패널의 지식 검증 질문에 대해 맞는 답보다 틀린 답을 더 많이 내놓으며, 정확도는 23.3%, 환각률은 35.8%입니다. 이는 이번 릴리스에만 국한된 결함이 아닙니다. 답변을 거부하는지 여부를 측정할 때 헤지되지 않은 오픈 모델이 보이는 모습이 바로 이것입니다. 답변 대신 완성된 전문 산출물을 평가하는 GDPval-AA에서 이 모델은 1,162.41점을 기록하고, AA-Briefcase-Lite 루브릭에서는 Elo 998.76에 위치합니다. 이 두 항목은 다음 달에 주목해야 할 항목입니다. 지식이 아니라 작업을 측정하며, 120B 오픈 모델이 사후 학습을 통해 계속 개선할 수 있을 법한 항목이기 때문입니다.

5배 주장, 그리고 토큰 수가 초가 아닌 이유

엔비디아의 블로그는 속도를 앞세운다: “차선의 모델보다 5배 빠르다”라며, 이 모델은 “동급 다른 모델과 비교해 최대 5배 빠른 처리량을 달성한다”고 말한다. 이는 벤더의 주장이며 엔비디아 외부의 누구도 이를 재현하지 못했다. 또한 현재 증거로 볼 때 이는 입증 불가능하다. 이 모델에 점수를 매기는 바로 그 제3자 패널조차 이 모델의 가격과 지연 시간 수치를 공개하지 않으므로, 그 주장을 대조해 확인할 대상이 없다. 확인할 수 있는 것은 종종 마치 같은 것인 양 보고되는 다른 수치다. 작업당 출력 토큰은 모델이 얼마나 말하는지를 나타내는 척도이지, 서버가 얼마나 빠르게 움직이는지를 나타내는 척도가 아니다. 49,174 대 113,823은 실제이며 진정한 효율성 이득이다 — 추론이 많은 모델은 생성에 예산을 써버린다 — 하지만 57% 더 적은 토큰을 내보내는 모델이 그렇다고 해서 57% 더 빠른 것은 아니며, 결코 5배 더 빠르지도 않다. 그것은 57% 더 적은 토큰일 뿐이다. 이 둘을 구분하라.

벤더 벤치마크 표에는 꼼꼼한 독자라면 약 10초 만에 알아차릴 두 번째의, 더 작은 문제가 있다. 첫 번째 열의 이름이 "Super VL"이 아니라 "Nemotron 3.5 SuperGA BF16"으로 표기되어 있다. 카드의 모델 버전 섹션에 v1.0 — GA라고 적혀 있는 점을 감안하면, 그것은 다른 모델이라기보다 공개 문서까지 살아남은 릴리스 후보(release-candidate) 표기일 가능성이 크다. 어느 쪽이든, 이는 가중치가 공개된 뒤에 문서 작업이 이루어졌음을 알려주는 흠의 일종이며, 이는 사흘의 시차와도 부합한다. 그 열을 기준으로 NVIDIA가 보고한 수치는 GPQA-Diamond 89.52, HLE 텍스트 전용 31.79, Terminal-Bench 2.1 66.70, SWE-bench Verified 71.10, BrowseComp 78, Video-MME v2 32.85이며, 전체 비교 열은 Qwen3.5-122B-A10B, Qwen3.8-Flash-Next, DeepSeek-V4-Flash-0731, Nemotron 3 Ultra, Inkling-Small, GLM-5.3-Flash까지 이어진다. 이 모든 것은 NeMo Gym을 통해 벤더가 보고한 것이며, NVIDIA는 누구나 다시 실행해 볼 수 있도록 레시피, 프롬프트, 파서, 채점 설정을 공개한다. 이는 대부분보다 나은 관행이지만, 그렇다고 해서 독립적인 결과인 것은 아니다.

미국 오픈 웨이트 모델 중에서 실제로 어디에 위치하는지

패널을 미국 연구소의 오픈 웨이트 모델 기준으로 정렬해 보면, 이 분야의 구도가 명확해진다. Meta Muse Spark Open이 38.87로 선두지만, 816B 파라미터 모델이며 Muse Model License 하에 있고 Hub에서 게이팅되어 있어 도입하기에는 성격이 다른 제안이다. 26.49의 NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 아래에는 Thinking Machines의 Inkling Small이 25.66, Inkling이 24.98로 자리하며, 둘 다 허용적 라이선스다. 그다음 NVIDIA 자체의 NVIDIA Nemotron 3 Ultra 550B A55B가 22.93, 그리고 Super VL과 같은 날 출시된 NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B가 24GB 메모리에 들어가는 74B 모델로 21.41을 기록한다. 흥미로운 구조적 사실은 Super VL이 디스크상 크기와 활성 파라미터 수 모두에서 4분의 1도 안 되면서 자사 550B 플래그십을 3.6 지수 포인트 차로 앞선다는 점이다. 그것이 바로 전체 하이브리드-MoE 프로그램이 겨냥하는 결과이며, 이 패널에서 그것이 실현되었다.

그것은 또한 앞으로 몇 달간의 진정한 기준을 세운다. Muse Spark Open과의 격차는 12.4점이며, 중국의 선도적인 오픈 웨이트 모델들과의 격차는 더욱 크다 — MiMo-V2.6-Pro가 46.32, GLM-5.3이 44.78, Kimi K3가 43.59다. 그 격차에 대한 NVIDIA의 답은 더 큰 모델이 아니다. 그것은 여러분의 데이터로, 여러분의 랙에서, 가중치와 함께 공개된 데이터셋과 NeMo Gym 환경을 활용한 포스트트레이닝이다. 그것이 그 거리를 좁힐지는 미지수이며, 이번 릴리스가 그것을 확정하지는 않는다.

운영하는 데 드는 비용, 그리고 빠져 있는 단 하나의 숫자

BF16 체크포인트는 4×H100 또는 2×GB200에서 서빙되며, NVIDIA는 vLLM 및 SGLang 레시피를 공개하고 특정 컨테이너 태그—vLLM v0.32.0 또는 지정된 nightly, SGLang v0.5.20—를 고정하고 있는데, 이는 커널이 얼마나 최근에 적용되었는지에 관한 유용한 신호입니다. 대부분의 팀이 실제로 실행하게 될 것은 NVFP4 빌드입니다. 아무도 공개하지 않은 것은 가격입니다. 패널에는 토큰당 요금이 없고, 발표문에도 NIM 정가가 없으며, 구매자가 비교할 수 있는 제3자 서빙 요금도 없습니다. 이런 처지에 있는 모델의 경우 실용적인 경로는 우리가 사용하는 방식입니다: OrcaRouter는 벤더의 정가를 200개 이상의 모델 전반에 걸쳐 0% 마크업으로 하나의 키로 그대로 제공하므로, NVIDIA나 한 제공업체가 이 체크포인트에 대한 요금을 공개하면 스프레드가 붙지 않고 원가로 나타나며, 자동 장애 조치 덕분에 하루 된 체크포인트가 트래픽의 일부를 감당하는 동안 검증된 모델이 나머지를 맡을 수 있습니다. 오늘 이것이 의미하지 않는 바를 정확히 말하자면, 이 특정 모델은 가중치가 공개된 지 사흘이 지난 지금도 우리 카탈로그에 없습니다. 아직 아무도 이를 안정적으로 서빙하지 못하고 있기 때문입니다. 이는 모델에 관한 진술이 아니라 가용성에 관한 진술입니다.

다음에 볼 콘텐츠

이번 릴리스가 6개월 뒤에 단계적 변화로 읽힐지, 아니면 각주로 남을지를 결정할 세 가지가 있다. 첫째는 두 번째 독립 평가다. 패널 점수는 하나뿐이고, 하나는 추세가 아니다. 둘째는 5배 처리량 주장이 중립적인 벤치마커와 맞닥뜨려도 살아남는지 여부다. 토큰 수 증거는 효율성을 뒷받침할 뿐 지연 시간에 대해서는 아무 말도 하지 않기 때문이다. 셋째는 사후 학습 생태계다. NVIDIA는 Scale AI, AfterQuery, AI21, Mercor, Atlassian, CrowdStrike, Dassault Systèmes, Salesforce 등이 그 위에 구축하고 있다고 밝혔는데, 오픈 모델에 관한 흥미로운 질문은 공급업체가 무엇을 내놓았는가가 아니라 그 이후 다른 모두가 그것으로 무엇을 하느냐이다. 2026년 10월 16일 기준으로 입수 가능한 증거에 따르면, NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL은 미국 연구소에서 나온 가장 강력한 허용적 라이선스 오픈 웨이트 모델이며, 자체 추론 예산을 절반 이상 줄여 파라미터 수를 그대로 유지한 채 그 지점에 도달했고, 이를 처음 알아차린 이들이 양자화 담당자들일 만큼 조용히 해냈다.