Resumen:
NVIDIA anunció la expansión de la familia de modelos de inteligencia artificial Nemotron 3.5 y lanzó oficialmente Nemotron 3.5 Super VL, un modelo de lenguaje visual a gran escala para aplicaciones AI Agent. También lanzó dos modelos livianos especialmente diseñados para dispositivos de borde para mejorar aún más el sistema de implementación de IA desde los centros de datos hasta los dispositivos terminales.
El producto principal lanzado esta vez es Nemotron 3.5 Super VL. Como modelo de lenguaje visual con 120 mil millones de parámetros, no solo puede comprender y procesar contenido de texto, sino que también tiene capacidades de análisis de imágenes y razonamiento multimodal. Nvidia dijo que este modelo está dirigido principalmente a aplicaciones de agentes de inteligencia artificial a nivel empresarial y puede realizar planificación, razonamiento y toma de decisiones de tareas más complejas.
A medida que más y más empresas comienzan a implementar sistemas de agentes de IA autónomos, la demanda de modelos a gran escala que puedan manejar texto, imágenes e información contextual compleja simultáneamente está creciendo rápidamente. Nemotron 3.5 Super VL se creó en respuesta a esta tendencia y tiene como objetivo mejorar la capacidad de los agentes de IA para realizar flujos de trabajo complejos y tareas de varios pasos.
Además del modelo insignia, NVIDIA también lanzó simultáneamente dos nuevos miembros de la serie "Nemotron 3.5 Bolt", centrándose en escenarios de computación de vanguardia.
Un modelo requiere sólo unos 4 GB de memoria de vídeo para funcionar, mientras que el otro está pensado para dispositivos de mayor rendimiento y requiere unos 24 GB de memoria de vídeo. Estas dos especificaciones reducen significativamente el umbral para implementar modelos avanzados de IA en computadoras personales, equipos industriales, robots y servidores perimetrales.
NVIDIA cree que el desarrollo futuro de la inteligencia artificial no solo dependerá de la capacitación de centros de datos a gran escala, sino que también requerirá más capacidades de IA para ejecutarse directamente en dispositivos locales. Al lanzar modelos miniaturizados, los desarrolladores pueden lograr inferencias de baja latencia sin depender de la conectividad en la nube y, al mismo tiempo, proteger mejor la privacidad de los datos.
En la industria actual de la IA, los modelos grandes y pequeños están formando una relación complementaria. Por un lado, los modelos con decenas de miles de millones o incluso cientos de miles de millones de parámetros son responsables del razonamiento complejo y del procesamiento avanzado de tareas; por otro lado, los modelos livianos optimizados son responsables del razonamiento en tiempo real, la implementación de borde y las aplicaciones terminales.
Se considera que el lanzamiento simultáneo de modelos ultragrandes y ligeros por parte de Nvidia refleja que está construyendo un diseño estratégico que cubre un ecosistema informático de IA completo. Desde plataformas de capacitación en la nube, agentes de inteligencia artificial empresariales hasta dispositivos de vanguardia que se ejecutan localmente, la compañía espera satisfacer las necesidades de diferentes escenarios a través de un sistema modelo Nemotron unificado.
En los últimos años, NVIDIA ha seguido aumentando su inversión en software y modelos de IA. Además de proporcionar hardware GPU, la compañía también continúa lanzando modelos básicos, marcos de inferencia y herramientas de desarrollo, con la esperanza de consolidar aún más su influencia en la cadena industrial de inteligencia artificial.
A medida que los agentes de IA se convierten gradualmente en una dirección importante para la transformación digital empresarial y la demanda de IA de vanguardia continúa creciendo, la expansión de la serie Nemotron 3.5 también muestra que la tendencia de desarrollo de la industria está pasando de simplemente buscar modelos a escala a avanzar gradualmente hacia la construcción de una infraestructura de inteligencia artificial completa que cubra desde la nube hasta la terminal.
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