NVIDIA、AIモデル「Nemotron 3.5」等を公開

米NVIDIA（GPUおよびAIコンピューティングプラットフォームを提供する大手半導体企業）は2026年8月11日（現地時間）、自律型AIエージェントの処理効率を高めるオープンAIモデルNemotron 3.5 Lightning（300億パラメーターのエキスパート混合モデル構成を持つオープンAIモデル）と、モデルを動的に振り分けるルーティングライブラリ「NeMo Switchyard」を同時公開しました。

発表内容と確認済みの事実

今回の二つの新テクノロジーの概要は以下の通りです。

• Nemotron 3.5 Lightning: 300億パラメーターのMoE（エキスパート混合モデルの略。複数の専門サブモデルを組み合わせる構造）（MoE）オープンAIモデル。長時間の自律エージェント作業に特化し、他モデル比で最大4倍の出力速度、タスク完了速度30%向上を達成。コードレビューやツール実行などの個別専門タスクに最適。
• NeMo Switchyard: エージェントアプリ内で最適なモデルへリクエストを自動動的ルーティングするオープンソースライブラリ。単一の超高額モデル（Opus 4.8など）に全タスクを任せる場合と比較して、同等精度を維持しつつ​​コストを約3分の1に削減​​。

開発・導入ベンダーでの成果比較（独自価値要素）

NeMo Switchyardを活用した初期導入企業におけるコスト削減・効率向上実績の整理は以下の通りです。

導入企業・プロジェクト	適用事例・検証内容	定量的成果
Classmethod (クラスメソッド)	社内業務ワークフローのルーティング	​精度維持で 27% のコスト削減​
Cognition (Devin)	Devin Desktop内Staged Router組み込み	​平均コスト 28% 削減​
LangChain	145件のマルチターンDeep Agentsタスク	74% の大幅コスト削減​
Ramp	SWE-Benchベンチマークテスト	​コスト 58% 削減、実行時間 33% 短縮​

今後の分析と展望

自律型AIエージェントが複雑化するにつれて、全ての推論ステップで最上位の基盤モデルを利用することは費用面で困難になりつつあります。「大規模推論モデルによる全体計画」と「軽量専門モデル（Nemotron 3.5）によるタスク実行」を「Switchyard」で自動ルーティングする「複合モデルシステム」方式が、今後のAIエージェントアーキテクチャの標準になると考えられます。

引用元：NVIDIA Blog