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Nvidias neues Open-Source-Modell ist für spezifische Anwendungsfälle gedacht

Das Modell ist klein genug, damit Unternehmen es auf lokalen Geräten ausführen können, und auf bestimmte Aufgaben ausgerichtet.

1. August 2026

Vor dem Hintergrund des gestiegenen Interesses an chinesischen Open-Weight-Modellen hat der KI-Hardwareanbieter Nvidia sein neuestes Open-Source-Modell vorgestellt: Nemotron 3.5 Lightning.

Nemotron 3.5 Lightning wurde am 11. August veröffentlicht und ist ein Mixture-of-Experts-Modell, das für spezialisierte Aufgaben innerhalb größerer Multi-Agenten-Systeme ausgelegt ist. Es kann laut Nvidia bestimmte Aufgaben wie Code-Review, Tool-Nutzung, die Überwachung von Sicherheitswarnungen und die Beantwortung von Rechnungsfragen ausführen. Das Unternehmen veröffentlichte zudem Modellgewichte, Code, Rezepte und Training unter der OpenMDW-1.1-Lizenz der Linux Foundation und machte das Modell damit zu einem tatsächlich offenen Open-Source-Modell.

Nemotron 3.5 Lightning ist Teil von Nvidias Nemotron-3-Familie offener Modelle, die ursprünglich im vergangenen Dezember veröffentlicht wurde.

Das Modell verfügt über 30 Milliarden Parameter und ist damit kleiner als Nemotron 3 Ultra (550 Milliarden) und größer als Nemotron 3 Nano (8 Milliarden). Es soll Unternehmen dabei helfen, agentische Anwendungen auf ihren lokalen Geräten zu erstellen.

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Zusammen mit Nemotron 3.5 Lightning veröffentlichte Nvidia NeMo Switchyard, eine Open-Source-Bibliothek für das Routing innerhalb beliebter agentischer Anwendungen. Unternehmen können Switchyard nutzen, um eine Eingabeaufforderung oder eine agentische Anfrage an das am besten geeignete Modell innerhalb ihrer eigenen Mischung aus offenen, proprietären oder Nvidia-Modellen weiterzuleiten, so der KI-Hardwareanbieter.

Sowohl Nemotron 3.5 Lightning als auch NeMo Switchyard wurden weniger als einen Monat nach Aussagen von Nvidia-CEO Jensen Huang veröffentlicht, der erklärte, dass sich der KI-Hardware- und -Softwarekonzern einer großen Gruppe von Technologieanbietern zum Schutz von Open Source angeschlossen habe, während die Trump-Regierung über Beschränkungen für Open-Weight-Modelle aus China nachdachte. In einem X-Post sagte Huang, offene Modelle ermöglichten Souveränität und stärkten Sicherheit und Cybersicherheit.

Nemotron 3.5 Lightning ist Nvidias erstes offenes Modell, seit die Debatte über Fortschritte bei chinesischen offenen Modellen im vergangenen Monat an Fahrt aufgenommen hat, nachdem die chinesischen KI-Anbieter Alibaba und Moonshot AI günstige, leistungsstarke Open-Weight-Modelle veröffentlicht hatten. Die Veröffentlichung folgt zudem einen Tag nach dem neuesten offenen Modell des Social-Media-Konzerns Meta.

„Das ist ein Beleg dafür, wie wirkungsvoll die chinesischen Modelle gewesen sind und sein werden“, sagte Bradley Shimmin, Analyst bei Futurum Group, und fügte hinzu, dass viele Alibaba Qwen 3.8 Max als „den Maßstab für lokal einsetzbare Open-Source-Agentic-Entwicklung“ betrachten.

Unterstützung für Nvidias Infrastruktur

Für Nvidia ist die Bereitstellung von Open-Source-Modellen jedoch nicht nur eine Strategie, um mit chinesischen Anbietern zu konkurrieren, sondern auch ein Weg, den Verkauf seiner Chips und Hardware zu fördern, sagte Arun Chandrasekaran, Analyst bei Gartner.

„Modelle helfen Nvidia, seine Infrastruktur besser zu verkaufen“, sagte Chandrasekaran. „Wenn man ein Modell verkauft, muss man das Modell irgendwo ausführen. Das Ausführen der Modelle erfordert Netzwerke, Inferenzsoftware und Datentraining.

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„Es liegt im Eigeninteresse von Nvidia, dass es da draußen ein lebendiges Modell-Ökosystem gibt, und das Modell-Ökosystem ist nicht sehr konzentriert“, fuhr Chandrasekaran fort.

Er ergänzte, dass Unternehmen Nvidia-Modelle größtenteils nur für bestimmte Aufgaben verwenden oder wenn ein Unternehmen Modelle On-Premises bereitstellen möchte oder erhebliche Souveränitätsanforderungen bestehen.

Mit Nemotron 3.5 Lightning können Unternehmensanwender das Modell laut Nvidia auf lokalen KI-Systemen ausführen, darunter Nvidias RTX-PCs, DGX Spark und Jetson.

Trainingsdaten und Modellgröße

Dass Nvidia auch die Trainingsdaten für das Modell veröffentlicht habe, sei ebenfalls lobenswert, sagte Shimmin.

„Es gibt nur sehr wenige Anbieter, mit Ausnahme von IBM, die diese Fähigkeit so betont und hervorgehoben haben, zu sagen: ‚Wenn Ihnen das Risiko bei der Einführung von KI tatsächlich wichtig ist, sollten Ihnen auch die Trainingsdaten wichtig sein, mit denen diese Modelle erstellt wurden‘“, sagte er. „Es beginnt alles mit den Daten, und ehrlich gesagt endet es auch mit den Daten.“

Die Größe von Nemotron 3.5 Lightning zeige, wie Anbieter wie Nvidia allmählich anerkennen, dass Modelle nun „passgenau“ dimensioniert werden müssten, fügte Shimmin hinzu. Viele Anbieter verstünden inzwischen, dass der derzeitige Ansatz, Modelle über APIs auf Token-kostenbasierter Grundlage zu nutzen, zu teuer sei, und dass die lokale Arbeit mit dem Modell Unternehmen helfe, die Kosten generativer KI zu rechtfertigen.

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„Tokenomics haben sich im Laufe der Zeit bereits als etwas riskant für Unternehmen erwiesen, sowohl weil sie ihre Token-Ausgaben nicht verstehen als auch weil sie keine Möglichkeit haben, tatsächlich Beobachtbarkeit oder Transparenz darüber zu erhalten, wie diese Ausgaben verlaufen“, sagte er.

Über die Autorin

Esther Shittu

Nachrichtenredakteurin, AI Business

Esther Shittu berichtet seit 2021 über KI-Technologien und Branchentrends. Als Co-Host des Podcasts Targeting AI spricht sie mit Expertinnen, Vordenkern und Praktikern über zentrale Entwicklungen im Bereich KI. Vor ihrer Tätigkeit bei AI Business schrieb sie für SearchEnterpriseAI, die New York Daily News, Bklyner und die Brooklyn Daily Eagle. Wenn sie nicht tief in die Welt der KI eintaucht, verbringt sie ihre Zeit mit Herzensprojekten und der Erziehung ihrer drei Töchter.

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