NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL — лучшая американская открытая модель с разрешительной лицензией, и её веса опередили собственный анонс на три дня

Отметка времени — это та часть, которую никто не записал. BF16-репозиторий для NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL — полное название nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B-BF16 — был создан на Hugging Face в 15:32:06 UTC 12 октября 2026 года, вместе с NVFP4-сборкой, появившейся на двадцать четыре секунды позже, и базовым чекпойнтом, созданным на девятнадцать секунд раньше. Пост NVIDIA в блоге с анонсом модели датирован 15 октября. Так что примерно семьдесят два часа веса самой сильной открытой визуально-языковой модели NVIDIA были доступны для скачивания, проиндексированы и квантовались третьими сторонами, пока компания, обучившая её, не опубликовала вообще ничего. Это не утечка и не скандал. Это конвейер выпуска, в котором артефакт отгружается раньше текста, и об этом стоит сказать прямо, потому что остальная часть этой статьи — о числах, а у чисел свои отметки времени. В индексе интеллекта Artificial Analysis NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL набирает 26,49 — не оценочный показатель. Его предшественник, NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B, выпущенный 11 марта 2026 года, набирает 12,83 на той же панели. Это в 2,06 раза больше, и он достигается за 49 174 выходных токена на задачу вместо 113 823.

Прежде чем перейти к деталям, стоит обозначить две вещи в этом сравнении. Во-первых, 26,49 — это стороннее число, измеренное на чужом испытательном стенде с опубликованным бюджетом токенов, и на панели оно помечено как неоценённое. Это здесь важно больше, чем обычно, потому что собственная таблица бенчмарков NVIDIA представлена рядом с семью конкурентами, и два набора цифр не всегда совпадают. Во-вторых, утверждение о лидерстве в заголовке намеренно узкое. Среди моделей с открытыми весами, созданных в Соединённых Штатах, Meta Muse Spark Open набирает больше — 38,87, тоже неоценённое, — но она распространяется на условиях специальной коммерческой лицензии и доступна только через репозиторий с ограниченным доступом, что относит её к иной категории внедрения, чем чекпоинт, который можно скачать и развернуть по OpenMDW-1.1 уже сегодня. Среди американских моделей с открытыми весами и разрешительной лицензией на этой панели NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL занимает первое место, а следующая позиция — Inkling Small с 25,66.

Что задаёт репозиторий, а что делает только панель

Карточка модели необычно полна для продукта, выпущенного за три дня до собственного пресс-релиза, и она чётко отвечает на структурные вопросы. NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL — это гибрид Mamba-2, смеси экспертов и механизма внимания с визуальным энкодером C-RADIO и визуально-языковым коннектором, 512 маршрутизируемых экспертов на слой MoE, 120 млрд общих параметров при 12 млрд активных на токен и контекстное окно до 1 млн токенов. Встроенное Multi-Token Prediction даёт ему спекулятивное декодирование без загрузки отдельного драфтера. Входные данные: текст, изображения (JPEG, PNG) и видео (MP4 длительностью до двух минут, сэмплируемое как кадры); выходные данные — только текст. Лицензия — OpenMDW-1.1, в карточке указано, что модель готова к коммерческому или некоммерческому использованию, а NVIDIA сообщает об обучении на примерно 26 трлн токенов, включающем около 3,8 млн посттренировочных образцов и обучение с подкреплением в десятках сред.

• Всего / активных параметров — 120B / 12B против 120,6B / 12,7B у мартовской модели. Почти идентично, и в этом суть: выигрыш не в более крупной модели.

• Индекс интеллекта — 26,49 против 12,83, оба неоценочные, оба по данным Artificial Analysis.

• Выходные токены на задачу индексирования — 49 174 против 113 823. Новая модель выполняет ту же задачу, используя на 56,8 % меньше токенов.

• Контекст и выходные данные — 1 млн токенов, только текст, у обоих. Ни один из них не является генератором изображений.

• Минимальная конфигурация для развёртывания — 4×H100 или 2×GB200 для BF16 на NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL; существует сборка NVFP4 для меньших по объёму развёртываний.

• Публичный интерес — 142 загрузки и 32 лайка в репозитории BF16 на момент написания, против более чем миллиона загрузок у мартовского предшественника. Этот разрыв объясняется трёхдневным возрастом, а не спросом за три дня.

Разбивка возможностей на панели — это то место, где 26,49 перестаёт быть одним числом. Super VL набирает 38,47 в экономике, 30,11 в инженерии, 28,11 в юриспруденции и 27,19 в финансах и бухгалтерском учёте, но лишь 22,57 в стратегии и операциях. Её индекс всеведения равен минус 4,22 — модель отвечает неверно на большее число проверочных вопросов панели на знание, чем верно, при точности 23,3% против 35,8% галлюцинаций. Это не дефект, присущий только этому релизу; так выглядит открытая модель без защитных оговорок, когда измеряешь, отказывается ли она отвечать. В GDPval-AA, который оценивает готовые профессиональные результаты, а не ответы, она набирает 1 162,41, а по рубрике AA-Briefcase-Lite её Elo составляет 998,76. Именно за этими двумя строками стоит следить в течение следующего месяца, потому что они измеряют работу, а не знания, и именно эти строки открытая модель на 120B, вероятно, сможет продолжать улучшать за счёт постобучения.

Утверждение о пятикратном превосходстве и почему количество токенов — это не секунды

Блог NVIDIA делает упор на скорость: «в 5 раз быстрее, чем следующий лучший», а модель «достигает до 5 раз более высокой пропускной способности по сравнению с другими моделями своего класса». Это заявление производителя, и никто за пределами NVIDIA его не воспроизвел. Оно также, согласно текущим данным, не поддается проверке — та же сторонняя панель, которая оценивает модель, не публикует ни цену, ни показатель задержки для нее, так что не с чем сверить это заявление. Что можно проверить, так это другую величину, которую часто представляют так, как будто это одно и то же. Выходные токены на задачу — это мера того, сколько модель говорит, а не того, как быстро работает сервер. 49 174 против 113 823 — это реально, и это настоящий прирост эффективности — модели с интенсивными рассуждениями сжигают свой бюджет на генерацию — но модель, которая выдает на 57% меньше токенов, не становится от этого на 57% быстрее и уж точно не в 5 раз быстрее. Это на 57% меньше токенов. Не путайте эти вещи.

У таблицы бенчмарков от вендора есть вторая, менее заметная проблема, которую внимательный читатель обнаружит примерно за десять секунд. Её первый столбец обозначен как «Nemotron 3.5 SuperGA BF16», а не «Super VL». Учитывая, что в разделе Model Version карточки указано v1.0 — GA, скорее всего, это метка релиз-кандидата, дожившая до публичного документа, а не другая модель. В любом случае это тот самый огрех, который говорит о том, что проход по документации случился после выкладки весов, — что согласуется с трёхдневным разрывом. По этому столбцу NVIDIA сообщает: GPQA-Diamond — 89,52, HLE text-only — 31,79, Terminal-Bench 2.1 — 66,70, SWE-bench Verified — 71,10, BrowseComp — 78 и Video-MME v2 — 32,85, а полный набор столбцов сравнения простирается до Qwen3.5-122B-A10B, Qwen3.8-Flash-Next, DeepSeek-V4-Flash-0731, Nemotron 3 Ultra, Inkling-Small и GLM-5.3-Flash. Всё это — данные, заявленные вендором через NeMo Gym, и NVIDIA публикует рецепты, промпты, парсеры и настройки оценки, чтобы любой мог повторить прогон. Это более хорошая практика, чем у большинства, и всё же это не независимый результат.

Какое место это на самом деле занимает среди открытых весов США

Отсортируйте панель по открытым моделям из американских лабораторий — и структура поля становится ясной. Meta Muse Spark Open лидирует с 38,87, но это модель на 816B параметров под Muse Model License, с ограниченным доступом на Hub, и совсем другое предложение с точки зрения внедрения. Ниже NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL с 26,49 располагаются Inkling Small с 25,66 и Inkling с 24,98 от Thinking Machines, обе под разрешительными лицензиями. Затем собственная NVIDIA Nemotron 3 Ultra 550B A55B с 22,93 и NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B — выпущенная в тот же день, что и Super VL, — с 21,41 для 74B-модели, которая помещается в 24 ГБ памяти. Интересный структурный факт: Super VL обходит 550B-флагман собственной компании на 3,6 индексных пункта, при том что занимает менее четверти размера на диске и числа активных параметров. Именно к такому результату стремится вся программа гибридных MoE, и на этой панели он достигнут.

Это также задаёт реальную планку на ближайшие несколько месяцев. Разрыв с Muse Spark Open составляет 12,4 балла, а разрыв с ведущими китайскими моделями с открытыми весами ещё больше — MiMo-V2.6-Pro на 46,32, GLM-5.3 на 44,78, Kimi K3 на 43,59. Ответ NVIDIA на этот разрыв — не более крупная модель; это постобучение, на ваших данных, на ваших стойках, с датасетами и средами NeMo Gym, опубликованными вместе с весами. Сократит ли это разрыв — вопрос открытый, и данный релиз на него не отвечает.

Сколько стоит запуск, и одно число, которого не хватает

BF16-чекпоинт обслуживается на 4×H100 или 2×GB200, при этом NVIDIA публикует рецепты для vLLM и SGLang и фиксирует конкретные теги контейнеров — vLLM v0.32.0 или именованный nightly, SGLang v0.5.20 — что служит полезным сигналом о том, насколько недавно появились эти ядра. Именно сборку NVFP4 большинство команд и будет запускать на практике. А вот чего никто не опубликовал, так это цены. На панели нет ставки за токен, в анонсе нет каталожной цены NIM, и нет сторонней ставки за обслуживание, с которой покупатель мог бы сравнить. Для модели в таком положении практический путь — тот, на котором работаем мы: OrcaRouter пропускает каталожную цену вендора с 0% наценки по более чем 200 моделям на одном ключе, поэтому, когда NVIDIA или провайдер публикует ставку для этого чекпоинта, она появляется по себестоимости, а не со спредом, и автоматическое переключение при сбое означает, что чекпоинт, которому всего день, может нести часть трафика, пока проверенная модель держит остальное. Чтобы точно сказать, чего это не означает сегодня: этой конкретной модели пока нет в нашем каталоге, спустя три дня после публикации её весов, потому что её пока никто надёжно не обслуживает. Это утверждение о доступности, а не о модели.

Что посмотреть дальше

Три вещи решат, будет ли этот релиз через полгода восприниматься как качественный скачок или как сноска. Первая — второе независимое оценивание: оценка панели — одна, а одна — это не тренд. Вторая — выдержит ли утверждение о 5-кратной пропускной способности проверку нейтральным бенчмаркером, потому что данные о количестве токенов подтверждают эффективность и ничего не говорят о задержке. Третья — экосистема постобучения: NVIDIA перечисляет Scale AI, AfterQuery, AI21, Mercor, Atlassian, CrowdStrike, Dassault Systèmes, Salesforce и других, которые строят на её основе, а интересный вопрос об открытой модели редко заключается в том, что поставил вендор, — он в том, что с ней потом делают все остальные. Судя по данным, доступным по состоянию на 16 октября 2026 года, NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL — самая сильная модель с открытыми весами под разрешительной лицензией, выпущенная американской лабораторией; она достигла этого при неизменном числе параметров, сократив собственный бюджет рассуждений более чем вдвое, и сделала это настолько тихо, что первыми это заметили квантователи.