การ์ดชื่อเรื่องที่สร้างขึ้นซึ่งอ่านว่า NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB กับ NVIDIA Nemotron 3 Ultra 550B-A55B โดยมีแผงที่ระบุค่าพารามิเตอร์ 74B ทั้งหมดและ 9B ที่ใช้งาน เทียบกับ 550B ทั้งหมดและ 55B ที่ใช้งาน หน่วยความจำ 24GB เทียบกับพื้นฐาน 16-by-H100 BF16 ความเร็วที่วัดได้ ไม่มี เทียบกับ 156.1 โทเคนเอาต์พุตต่อวินาที และความสามารถด้านวิชันสำหรับข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ เทียบกับข้อความเท่านั้น ส่วนท้ายระบุว่าตัวเลขดัชนีและความเร็วเป็นข้อมูลอิสระ ขณะที่ราคาของ Ultra และแถวเกณฑ์มาตรฐานของ Bolt เป็นข้อมูลที่ผู้จำหน่ายรายงาน และค่าต้นทุนต่องาน Intelligence Index ของ Bolt ระบุเป็น N/A เนื่องจากไม่มีปลายทางให้เชื่อมต่อ โลโก้ OrcaRouter อยู่มุมขวาล่าง
Guides & Insights

Nemotron 3.5 Bolt กับ Nemotron 3 Ultra: อะไรที่รอดจากการบีบอัด 7.4 เท่า

ผู้เขียน

Magnus Corvin

วันที่เผยแพร่

โมเดลล่าสุด · 20ดูโมเดลทั้งหมด →
เบนช์มาร์ก: Artificial Analysis · อัปเดตทุกวัน
กลับไปยังโพสต์ทั้งหมด

โมเดลสองตัวจากผู้จำหน่ายรายเดียวกัน มีจำนวนพารามิเตอร์แตกต่างกัน 7.4 เท่า และมีฮาร์ดแวร์ที่ต้องใช้ในการรันแตกต่างกันราวสองอันดับของขนาด NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GBเปิดตัวเมื่อวันที่ 15 ตุลาคม 2026 เป็นไฟล์ขนาด 24GB ที่ทำงานควบคู่ไปกับแอปพลิเคชันอื่นของคุณบนอุปกรณ์ Spark หรือ GPU Blackwell NVIDIA Nemotron 3 Ultra 550B-A55Bอยู่บน Hugging Face ตั้งแต่วันที่ 3 มิถุนายน 2026 และต้องการ H100 จำนวนสิบหกตัวเป็นอย่างน้อยใน BF16

คำถามที่น่าสนใจไม่ใช่ว่าอันไหนแข็งแกร่งกว่า — คำตอบชัดเจนและไม่ใกล้เคียงกันเลย แต่คือสิ่งที่อยู่รอดโดยเฉพาะเจาะจงเมื่อคุณบีบอัดโมเดลขนาดใหญ่ให้อยู่ในขอบเขตหน่วยความจำขนาดเล็ก เพราะสิ่งนั้นบอกคุณว่าเวิร์กโหลดแบบใดที่โมเดลเล็กจะรองรับได้ และแบบใดที่จะทำให้มันเสียหน้า บันทึกวิจัยของ NVIDIA เองตอบคำถามนั้นไปส่วนหนึ่งโดยตรง และส่วนที่มันไม่ได้ตอบเอาไว้คือจุดที่การตัดสินใจที่แท้จริงอยู่

พวกเขาไม่ใช่พ่อแม่และลูก ไม่ว่าชื่อจะสื่อเป็นนัยเช่นไร

ข้อสันนิษฐานที่เห็นได้ชัดคือ Bolt เป็น Ultra ที่ถูกย่อขนาดลง แต่ไม่ใช่ และการเข้าใจจุดนี้ให้ถูกต้องจะเปลี่ยนสิ่งที่คุณคาดหวังจากไฟล์นี้ Nemotron 3.5 Lightning ซึ่งเป็นรุ่นระดับ 30B-A3B จากวันที่ 11 สิงหาคม 2026 นั้นกลั่นมาจาก Ultra แต่ Bolt ไม่ใช่ Bolt ถูกบีบอัดมาจาก Nemotron 3.5 Super VL ซึ่งเป็นโมเดล vision-language ขนาด 120B-A12B โดยใช้การค้นหาแบบนำทางด้วย router ที่ NVIDIA เรียกว่า Star Elastic ตามด้วยการกลั่นแบบ quantization-aware ลงมาจนเหลือ 2.0625 บิตต่อน้ำหนัก expert หนึ่งตัวในรูปแบบ IQ2_XXS

ที่มาสายนี้ explains? แปล: "ที่มาสายนี้ช่วยอธิบายความแตกต่างเพียงหนึ่งเดียวที่สำคัญยิ่งกว่าแถวผลทดสอบใด ๆ: Bolt มี vision encoder แบบ C-RADIO v4-H และรับภาพกับวิดีโอได้ ส่วน Ultra เป็นข้อความเข้า ข้อความออก และนี่ไม่ใช่ช่องว่างในการรายงาน — checkpoint ไม่มี vision tower ให้ประเมิน โมเดลที่เล็กกว่า ใหม่กว่า และถูกควอนไทซ์อย่างหนักมองเห็นได้ ส่วนโมเดลที่ให้เหตุผลใหญ่ที่สุดในตระกูลกลับมองไม่เห็น" But ensure no English leftover "explains" accidental. Need final only Thai. Let's craft polished. "เชื้อสายนี้" maybe "ที่มาสายนี้". "หนึ่งความต่าง". "benchmark row" = "แถวเกณฑ์มาตรฐาน". "reporting gap" = "ช่องโหว่ของการรายงาน" maybe. "the checkpoint has no vision tower to score" = " checkpoint นั้นไม่มี vision tower ให้คิดคะแนน". "score" could "ให้วัดผล". "vision tower" preserve. Checkpoint maybe "เช็กพอยต์" but technical. Use "เช็กพอยต์". "heavily quantised" = "ถูกควอนไทซ์อย่างหนัก". "the largest reasoning model in the family does not" = "โมเดลให้เหตุผลที่ใหญ่ที่สุดในตระกูลกลับทำไม่ได้" but context sees; "กลับมองไม่เห็น" works. Need output ONLY translated text. No quotes.ที่มาสายนี้ช่วยอธิบายความแตกต่างเพียงหนึ่งเดียวที่สำคัญยิ่งกว่าแถวผลทดสอบใด ๆ: Bolt มี vision encoder แบบ C-RADIO v4-H และรับภาพกับวิดีโอได้ ส่วน Ultra เป็นข้อความเข้า ข้อความออก และนี่ไม่ใช่ช่องว่างในการรายงาน — เช็กพอยต์นั้นไม่มี vision tower ให้ประเมิน โมเดลที่เล็กกว่า ใหม่กว่า และถูกควอนไทซ์อย่างหนักกลับมองเห็นได้ ส่วนโมเดลให้เหตุผลที่ใหญ่ที่สุดในตระกูลกลับมองไม่เห็น

สิ่งที่การบีบอัดเก็บไว้

Bolt มีพารามิเตอร์ 74 พันล้าน โดยมี 9 พันล้านที่แอ็กทีฟต่อโทเคน บนแบ็กโบนไฮบริดของ Mamba-2 และ Transformer ส่วน Ultra มี 550 พันล้าน โดยมี 55 พันล้านที่แอ็กทีฟ อัตราส่วนพารามิเตอร์ที่แอ็กทีฟคือ 6.1 ต่อ 1 และอัตราส่วนพารามิเตอร์ทั้งหมดคือ 7.4 ต่อ 1 ซึ่งหมายความว่าการบีบอัดตัดความจุรวมออกในสัดส่วนที่มากกว่าคอมพิวต์ต่อโทเคน — โมเดลแคบลงเร็วกว่าที่มันตื้นลง

สิ่งที่มันก่อให้เกิดขึ้น จากหลักฐานที่มีอยู่:

• ความฉลาดที่เป็นอิสระ — Artificial Analysis ให้คะแนน Nemotron 3.5 Bolt ที่ 21 บน Intelligence Index ของตน เป็นอันดับสี่จาก 67 ในคลาสที่กรองตามขนาดการใช้งาน เทียบกับค่ามัธยฐานของคลาสที่ 8 Ultra ไม่ได้อยู่ในคลาสเดียวกันและได้คะแนนสูงกว่ามากในเวอร์ชันดัชนีเดียวกัน นี่คือต้นทุนที่วัดได้ของการบีบอัด

• ความเร็วที่เป็นอิสระ — Artificial Analysis วัดค่า Ultra ได้ 156.1 โทเค็นเอาต์พุตต่อวินาที เป็นอันดับที่สิบจาก 74 โมเดลในหน้านั้น และอยู่ในกลุ่มความเร็วสูงสุดของตน สำหรับ Bolt ฟิลด์เดียวกันแสดงเป็น N/A เนื่องจากไม่มี hosted endpoint ให้เรียกใช้ ตัวเลขของ NVIDIA เอง — 84 โทเค็นต่อวินาทีบน AIPerf SPEED-Bench บน RTX Spark, 83.99 ใน llama.cpp บน Surface Laptop Ultra — เป็นตัวเลขที่ผู้ขายรายงานเองและยังไม่มีการทำซ้ำ

• การทำตามคำสั่ง — Ultra ทำคะแนนได้ 82.9 บน IFBench นี่คือแถวที่ต้องจับตาในเอเจนต์ที่ต้องปฏิบัติตามนโยบายเครื่องมือที่ยาว และเป็นความสามารถประเภทที่การกลั่นแบบตระหนักถึงการควอนไทซ์ (quantization-aware distillation) รักษาไว้ได้อย่างไม่สม่ำเสมอ

• การให้เหตุผลแบบบริบทยาว — Ultra ทำคะแนน 75.2 บน AA-LCR เทียบกับสเปกที่รองรับ 1M โทเคน หน้าต่างที่ประกาศไว้ของ Bolt คือ 262,144 โทเคน โดยแชร์ 24GB ร่วมกับ KV cache รูปภาพ และบทสนทนา การประกาศหน้าต่างที่กว้างกับการใช้มันได้จริงเป็นคนละคุณสมบัติกัน ในกรณีนี้โมเดลที่ใหญ่กว่ามีมากกว่าทั้งสองอย่าง

• ความยับยั้งชั่งใจด้านข้อเท็จจริง — Ultra ทำได้ 22.1 ในเกณฑ์การหลอนของ AA-Omniscience พร้อม 77.91 ในเกณฑ์ไม่หลอน การ์ดของ Bolt เองบันทึกไว้ที่ 61.27 ในเกณฑ์ไม่หลอน ซึ่งเป็นแถวเดียวที่มันแพ้ให้กับ Nemotron 3.5 Lightning ที่เล็กกว่ามาก สัญญาณอิสระสองสัญญาณที่ชี้ไปในทางเดียวกัน: นี่คือจุดที่การบีบอัด 2-bit แบบก้าวร้าวมีต้นทุนสูงที่สุด และไม่มีกลเม็ดการจัดเส้นทางใดจะซ่อมแซมโมเดลที่แต่งเรื่องขึ้นมามากกว่าได้

A generated two-column scoreboard titled Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB vs Nemotron 3 Ultra 550B-A55B, the left column listing 74B total and 9B active parameters, a single 24GB file, 262,144 tokens served, text image and video input, no price and no independent speed figure, and the right column listing 550B total and 55B active parameters, a 16-by-H100 BF16 floor, a 1M-token specification defaulting to 256K, text-only input, 0.60 dollars in and 2.50 dollars out per million tokens, and 156.1 output tokens per second. A footer notes the figures are from Artificial Analysis and the vendor card, and that neither model is on OrcaRouter's catalogue. The OrcaRouter logo sits bottom-right.

ขอบเขตการปรับใช้ ซึ่งเป็นจุดที่ทั้งสองแยกจากกันจริง ๆ

นี่คือส่วนของการเปรียบเทียบที่ไม่อาจลดทอนให้เหลือเป็นคะแนนได้

• หน่วยความจำ — Bolt เป็นอาร์ติแฟกต์ขนาด 24GB ชิ้นเดียว ควอนไทซ์แล้ว มีไว้เพื่ออยู่ร่วมกับเบราว์เซอร์และ IDE บนเครื่องเดียว Ultra ใน BF16 ต้องการ H100 สิบหกตัว, H200 แปดตัว หรือโหนดระดับ GB200 แปดโหนด ตามโมเดลการ์ดของตัวเอง; บิลด์ NVFP4 ลดสิ่งนั้นเหลือ H100 แปดตัวที่ระดับต่ำสุด ความแตกต่างระหว่างสองประโยคนั้นคือความแตกต่างระหว่างใบสั่งซื้อกับโครงการจัดซื้อ

• การตั้งค่าคอนเท็กซ์ — Bolt ให้บริการ 262,144 โทเคนโดยตรงในสูตร vLLM ที่เผยแพร่ของตน สูตรของ Ultra มีค่าเริ่มต้นที่ 256K และต้องใช้แฟล็กสภาพแวดล้อมเพื่อให้ถึง 1,048,576 แบบเต็ม ซึ่งเป็นเหตุผลที่แผงบันทึก 262K สำหรับ Ultra แม้ข้อกำหนดจะเป็น 1M อ่านข้อกำหนด แล้วอ่านสูตร

• สแต็กการให้บริการ — Bolt ทำงานภายใต้ vLLM บน Ampere, Hopper และ Blackwell หรือภายใต้ llama.cpp บนฮาร์ดแวร์ RTX Spark และ DGX Spark ภายใต้สัญญาอนุญาต OpenMDW-1.1 ที่อนุญาตให้ใช้เชิงพาณิชย์ได้ Ultra ทำงานภายใต้สัญญาอนุญาตเดียวกันบนการประมวลผลแบบขนานระดับศูนย์ข้อมูล ทั้งคู่เป็นโมเดลแบบเปิดน้ำหนัก มีเพียงตัวเดียวเท่านั้นที่พกพาได้

• ค่าใช้จ่ายของพรอมป์ต์ — Ultra คิดค่าบริการตามการใช้งานที่ $0.60 ต่อล้านโทเค็นอินพุต และ $2.50 ต่อล้านโทเค็นเอาต์พุต พร้อมส่วนลดแคช 73% ซึ่งคิดออกมาแล้วประมาณ $0.60 สำหรับการรันงาน Intelligence Index หนึ่งงาน — ถือว่าถูกมากสำหรับโมเดลขนาดนั้น และใช้งานได้เพราะมีคนอื่นดูแลคลัสเตอร์ให้ ส่วน Bolt ไม่มีราคาเลย: ไม่มีโฮสต์เอนด์พอยต์ ไม่มี API จากผู้ขาย ไม่มีตารางราคา และเป็น N/A ทั้งในช่องความเร็วและค่าใช้จ่ายของแผงข้อมูลอิสระเพียงแห่งเดียวที่ระบุชื่อมันไว้

A screenshot of NVIDIA's company blog post titled Open From Data Center to Desktop: NVIDIA Expands Nemotron Family With Highest Efficiency Super VL and Bolt Models, dated October 15 2026 and credited to Kari Briski, showing the opening paragraphs stating that NVIDIA released Nemotron 3.5 Super VL, a 120-billion-parameter open model, and that joining it are two new edge models including Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB, optimised to balance intelligence and speed per gigabyte for local agentic workloads.

อ่านประกาศเพื่อดูว่ามันพูดอะไรและไม่พูดอะไร

เช็กพอยต์ของ Bolt อยู่บน Hugging Face ตั้งแต่วันที่ 7 ตุลาคม 2026 โดยมีเพียงการ์ดโมเดลแนบมาด้วยเท่านั้น ประกาศของผู้ขายที่ระบุชื่อมัน — พร้อมกับโมเดลพี่น้องขนาด 4GB อย่าง Nemotron 3.5 Bolt E4B ซึ่งมุ่งเป้าไปที่ตัวละครในเกมและมีกำหนดวันที่ 23 ตุลาคม — เปิดตัวเมื่อวันที่ 15 ตุลาคม การปล่อยเวตก่อนข้อความประกาศแปดวันไม่ใช่เรื่องแปลก แต่มันหมายความว่าบันทึกสาธารณะหนึ่งสัปดาห์ไม่มีคำอธิบายใด ๆ เกี่ยวกับโมเดลเลย และรายงานใด ๆ ที่เขียนในช่วงเวลานั้นอ้างอิงจากการ์ดเพียงอย่างเดียว

ประกาศนี้ยังเป็นจุดที่ควรดูว่าอะไรขาดหายไปเช่นกัน ไม่มีเอนด์พอยต์ที่โฮสต์ไว้ ไม่มี API ไม่มีเรตการ์ด ไม่มีแพลตฟอร์มของบุคคลที่สามใดคอยวัดการใช้งาน Bolt — และไม่มีใครรันเบนช์มาร์กอิสระบนเวตขนาด 24GB เลย ตัวเลขของผู้ขายเป็นของจริงและเจาะจง วัดด้วย llama.cpp บน Surface Laptop Ultra ที่มี 128GB; เพียงแต่ยังไม่เคยถูกทำซ้ำนอก NVIDIA

A screenshot of the OrcaRouter Models catalogue page, showing the heading Models with the subtitle 210 models, 16 providers, one API key and one bill, a panel explaining how to call any model from the OpenAI-compatible endpoint, tab counts of 210 total models with 173 text, 12 image, 5 embeddings, 10 video and 10 text-to-speech entries, prepaid credit plans, and a grid of model cards each carrying a name, provider, per-million input and output token prices with cache read and cache write rates, and a context-window badge.

โมเดลแต่ละตัวอยู่ตรงไหน และเราเตอร์อยู่ตรงไหน

ทั้งสองโมเดลนี้ไม่ได้อยู่ในแคตตาล็อกของ OrcaRouter เราไม่ได้โฮสต์เช็กพอยต์ใด ๆ ของ NVIDIA ไม่มีเอนด์พอยต์ Bolt และไม่มีเอนด์พอยต์ Ultra และไม่มีสิ่งใดในนี้ที่เป็นข้อเสนอให้บริการโมเดลใดโมเดลหนึ่งในสองนี้ สิ่งที่เอนด์พอยต์เดียวให้ได้จริง หากคุณรันโมเดลหนึ่งหรือทั้งสองด้วยตัวเอง คือวิธีทำให้ครึ่งที่อยู่ในเครื่องและครึ่งที่โฮสต์ไว้ของเวิร์กโฟลว์อยู่ภายใต้คีย์เดียว — โมเดลกว่า 200 รายการในแคตตาล็อกของเราอยู่เบื้องหลังคีย์ API เดียวและบิลเดียว ในราคาตามที่ผู้ให้บริการแต่ละรายประกาศไว้ บวกมาร์กอัป 0% ดังนั้นเมื่อผู้ขายเปลี่ยนราคา ฝั่งเราจะอัปเดตทันทีในวันเดียวกัน ไม่ต้องรอถึงรอบต่ออายุถัดไป คำขอที่ต้องใช้หน้าต่างบริบทเต็มหนึ่งล้านโทเคนหรือตัวให้เหตุผลระดับฟรอนต์เอนด์จะถูกส่งออกไปยังโมเดลที่โฮสต์ไว้ ส่วนไฟล์ในเครื่องจะรับงานปริมาณมากที่อ่อนไหวต่อความเป็นส่วนตัวซึ่งไม่ควรออกจากอาคารตั้งแต่แรก การสลับไปใช้ระบบสำรองอัตโนมัติหมายความว่าต้นทางที่เสื่อมประสิทธิภาพจะย้ายคำขอไปแทนที่จะทำให้ล้มเหลว.

การจัดวางตำแหน่งเป็นผลจากคณิตศาสตร์ของการติดตั้งใช้งาน มากกว่าคะแนนที่ได้ Bolt เหมาะกับเวิร์กสเตชันเมื่อข้อมูลไม่สามารถเคลื่อนย้ายได้ เมื่อภาระงานมีวิดีโอเป็นองค์ประกอบ หรือเมื่อปริมาณงานทำให้การคิดค่าบริการต่อโทเคนกลายเป็นรายการค่าใช้จ่ายหลัก — และเมื่อหน้าต่าง 262K กับช่องว่างด้านการยับยั้งข้อเท็จจริงที่มองเห็นได้อยู่แล้วนั้นเป็นสิ่งที่ยอมรับได้ Ultra เหมาะกับปลายทางแบบคิดค่าบริการตามปริมาณ เมื่องานต้องใช้การเข้าถึงระดับหนึ่งล้านโทเคน การทำตามคำสั่งที่ดีที่สุดในตระกูลนี้ และอัตราการสร้างข้อมูลเท็จต่ำที่สุดที่ NVIDIA เผยแพร่ในปัจจุบัน

ใครควรลงมือ และใครควรรอ

ลงมือเลยตอนนี้ ถ้าภาระงานของคุณทำงานบนเครื่องโลคอลและต้องรองรับวิดีโอ: Bolt เป็นโมเดลเดียวในตระกูลนี้ที่ทั้งพอดีกับ 24GB และสามารถมองเห็นได้ และไม่มีเช็กพอยต์โอเพนซอร์สอื่นใดที่ขนาดเท่านี้ทำคะแนนได้ 21 บนดัชนีอิสระ ลงมือเลยตอนนี้ ถ้าภาระงานของคุณคือการให้เหตุผลกับข้อความบริบทยาวในปริมาณมาก: Ultra คิดค่าบริการตามการใช้งานจริง ผ่านการวัดผลจริง และมีต้นทุนต่อหนึ่งงานใน Intelligence Index ที่ถูกกว่าโมเดลขนาดเดียวกันอย่างไม่น่าเป็นไปได้

เดี๋ยวก่อน ถ้าการตัดสินใจของคุณขึ้นอยู่กับทรูพุต ความเร็วของ Bolt คือมิติเดียวที่ไม่มีใครวัดอย่างเป็นอิสระที่ไหนเลย และสำหรับโมเดลที่ติดตั้งในเครื่อง ความเร็วคือสิ่งที่คุณรู้สึกได้ทุกวินาทีของทุกวัน การทดสอบความหน่วงโดยบุคคลที่สามเพียงครั้งเดียวบนเวต 24GB จะให้คำตอบได้มากกว่าตารางผล benchmark จากผู้ขายอีกสิบแถวถัดไป — และจนกว่าจะมีการทดสอบนั้น การวางแผนความจุสำหรับ Bolt ก็คือการวางแผนโดยอิงกับคำกล่าวอ้าง

© 2026 OrcaRouter

สำหรับผู้ให้บริการ

ให้บริการแพลตฟอร์มการอนุมานอยู่หรือไม่ นำโมเดลของคุณขึ้น OrcaRouter

providers@orcarouter.ai

เข้าร่วมคอมมูนิตี้ของเรา

Discordsupport@orcarouter.aiXGitHubYouTube