Models·
إنفيديا توسع عائلة نمترون بنماذج سوبر VL الفعّالة وبولت المحسّنة للحافة
تُقدّم إنفيديا نموذج نمترون 3.5 سوبر VL المفتوح بحجم 120 مليار معلمة الذي يقدّم دقة على مستوى الحدود بحجم خمس ما كان عليه، بالإضافة إلى متغيرين بولت للحافة لأعباء العمل الوكيلة المحلية.

أضافت إنفيديا ثلاثة نماذج مفتوحة إلى عائلة نمترون: نمترون 3.5 سوبر VL بحجم 120 مليار معلمة، ومتغير بولت 74B‑A9B بسعة 24 جيجابايت، ومتغير بولت E4B بسعة 4 جيجابايت. يستهدف سوبر VL الوكلاء الدائمين الذين يحتاجون إلى دقة عالية مع حجم مدمج، ويقدم أداءً يقارن بالنماذج الأكبر للتفكير لكنه يبلغ roughly one‑fifth من عدد المعلمات.
أداء وكفاءة محسّنة
تشير الاختبارات الداخلية إلى أن سوبر VL ينجز المهام حتى خمس مرات أسرع من النماذج المنافسة في فئته، مما يجعله مناسباً لسير العمل عالي الحجم الذي قد يمتد لأيام أو أسابيع. thanks to its open license, المؤسسات يمكنها إعادة تدريب النموذج على بياناتها الخاصة وتشغيله على بنيتها التحتية المستندة إلى إنفيديا دون الاعتماد على مزود خارجي.
تجلب عائلة بولت الذكاء الوكلي إلى الحافة. يستخدم بولت 74B‑A9B 24GB quantization 2‑bit ليتناسب مع ذاكرة frame buffer بسعة 24 جيجابايت، مما يسمح بتشغيله بجانب تطبيقات أخرى على أنظمة RTX/DGX Spark. أما بولت E4B 4GB فهو مخصص للوكلاء الحواريين والفيزيائيين على بطاقات GeForce RTX، وجيتسون، ومنصات مشابهة، مما يتيح مساعدات صوتية سريعة محلية وشخصيات تفاعلية.
- سوبر VL: 120 B معلمة، دقة على مستوى الحدود، تسريع 5×.
- بولت 74B‑A9B 24GB: توازن بين الذكاء والسرعة للوكلاء المحليين.
- بولت E4B 4GB: محسّن للاستخدام الحواري على الحافة.
لماذا يهم ذلك لبنية تحتية GPU / AI: توسع هذه النماذج نطاق أعباء العمل الوكيلة القابلة للنشر على أجهزة مستندة إلى إنفيديا، من خوادم مراكز البيانات إلى أجهزة سطح المكتب والحافة. يمكن لعملاء أي جي بي يو اختيار نموذج مفتوح بحجم مناسب يناسب ميزانيتهم الحسابية مع الاحتفاظ بالقدرة على التخصيص والتشغيل المحلي للوكلاء.
- aigpu
- ai gpu
- ai gpu cloud
- aigpu dubai
- nemotron
- nvidia
- agentic ai
- gpu infrastructure
بقلم AiGpu Editorial · إعادة صياغة تحريرية استناداً إلى تقارير عامة (NVIDIA Blog)
→ كل المقالات