NVIDIA、エージェント向け「Nemotron 3.5」発表

米NVIDIAは、常時稼働する自律型AIエージェントに特化した新世代オープンモデルファミリー「Nemotron 3.5」を発表しました。フラグシップとなる1,200億パラメータ（120B）のマルチモーダル視覚言語モデル「Nemotron 3.5 Super VL」に加え、ローカルPCやエッジデバイス向けに設計された「Nemotron 3.5 Bolt」（74B-A9B 24GB、および4GBモデルのE4B）を新たに展開します。商用利用可能なオープンライセンス（OpenMDW 1.1）のもと、エンタープライズの自社サーバーから手元のノートPCまで、幅広いインフラ層をカバーするエージェント基盤を提供します。

視覚と言語を統合したSuper VLと軽量Boltの仕様

公式発表および報道各社（The New Stack、CFOtech Asia）によると、発表されたモデル群の主な特徴は以下の通りです。

• Nemotron 3.5 Super VL: 120Bの総パラメータ（推論時アクティブは12B）を持つMoE（複数の専門ネットワークをタスクに応じて動的に切り替える疎結合モデルアーキテクチャ）構成で、最大100万トークンのコンテキストに対応。Mamba-2とAttention機構、MoE層を組み合わせたハイブリッド構造にビジョンエンコーダーを追加し、WebページやPDF文書、グラフ、OCR処理を単一モデルで直接理解できます。投機的デコーディング手法「LiLiCorr（小型モデルが先行生成したトークン候補を一括検証するNVIDIAの投機的推論技術）」により、DGX Spark上で最大2.3倍のテキスト生成高速化を達成し、同等クラス比で最大5倍のスループットを記録しています。
• Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B (24GB): Super VLから蒸留されたモデルで、74Bパラメータ中9Bがアクティブ。ネイティブの2-bit量子化を活用することで、24GBのメモリ空間に収まり、RTX/DGX SparkノートPC上でバックグラウンド稼働が可能です。Terminal-Bench 2.1において51.0を記録し、Qwen3.6-35B-A3B（44.4）やGemma4 26B-A4B（37.2）を上回る推論精度を示しています。
• Nemotron 3.5 Bolt E4B (4GB): 4GBの省メモリ設計で、GeForce RTXやJetson、車載デバイス向けの音声対話・対話型キャラクター用エージェントとして10月23日にリリース予定です。

一次発表とメディア報道に見るベンチマーク差分

公式発表とメディア報道（The New Stack）の差分を整理すると、純粋なベンチマーク面では得意領域と課題が明確に表れています。NVIDIAの測定ではTerminal-Bench 2.1でQwen3.5-122B-A10B（48.7）を大きく上回る66.7を達成し、CharXiv（グラフ推論）でも80.8%の高い精度を示した一方、SWE-bench Verified（コーディングタスク）では71.1とQwen3.5（71.9）にわずかに及ばず、180B級のQwen3.8-Flash-Nextには全体スコアで後れを取っています。

つまり、Super VLは最高精度の絶対値を競うモデルというよりも、高速なタスク消化速度（スループット5倍）とローカル／オンプレミスでのカスタマイズ性を最優先した実務指向の設計であることがわかります。

分析と今後の展望

これまで企業向けAIエージェントの多くはOpenAIやAnthropicなどのクローズドなクラウドAPIに依存しており、データ機密性や推論遅延、APIコストが大規模運用のボトルネックとなっていました。NVIDIAが重み・学習レシピ・データセットをすべてオープンにし、推論コンテナ「NIM（最適化済みモデルを即座に本番配備できるNVIDIAのマイクロサービス規格）」として即座にデプロイ可能な環境を整備したことで、金融の不正検知や医療レセプト審査、機密コードの解析といった「自社内完結型エージェント」の導入が一気に加速するとみられます。ローカルPC向けのBoltモデルとサーバー向けのSuper VLが同じエコシステムで連携することで、ハイブリッド推論の標準化が一段と進むでしょう。

引用元：NVIDIA Blog | The New Stack | CFOtech Asia | AI Watch | Artificial Analysis | NVIDIA Technical Blog | PC Watch