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Nvidia lanza el modelo abierto Nemotron 3.5 Lightning para tareas empresariales específicas

El modelo es lo suficientemente pequeño para que las empresas lo ejecuten en dispositivos locales y está orientado a tareas concretas.

12 de agosto de 2026

En medio de un interés creciente en los modelos abiertos chinos, el proveedor de hardware de IA Nvidia presentó su más reciente modelo de código abierto: Nemotron 3.5 Lightning.

Publicado el 11 de agosto, Nemotron 3.5 Lightning es un modelo mixture-of-experts diseñado para tareas especializadas dentro de sistemas multiagente más amplios. Nemotron 3.5 Lightning puede realizar tareas específicas como revisión de código, uso de herramientas, monitoreo de alertas de seguridad y respuesta a preguntas sobre facturación, dijo Nvidia. La compañía también publicó los pesos del modelo, el código, las recetas y el entrenamiento bajo la licencia OpenMDW 1.1 de Linux Foundation, lo que lo convierte en un modelo verdaderamente de código abierto.

Nemotron 3.5 Lightning forma parte de la familia Nemotron 3 de modelos abiertos de Nvidia, lanzada originalmente el pasado diciembre.

El modelo tiene 30 mil millones de parámetros, menos que Nemotron 3 Ultra (550 mil millones) y más que Nemotron 3 Nano (8 mil millones). El modelo está pensado para ayudar a las empresas a crear aplicaciones agénticas en sus dispositivos locales.

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Junto con Nemotron 3.5 Lightning, Nvidia lanzó NeMo Switchyard, una biblioteca de código abierto para el enrutamiento dentro de aplicaciones agénticas populares. Las empresas pueden usar Switchyard para dirigir un prompt o una solicitud agéntica al modelo más adecuado dentro de su propia combinación de modelos abiertos, propietarios o de Nvidia, dijo el proveedor de hardware de IA.

Tanto Nemotron 3.5 Lightning como NeMo Switchyard se lanzaron menos de un mes después de que el CEO de Nvidia, Jensen Huang, revelara que el gigante de hardware y software de IA se había unido a un amplio grupo de proveedores tecnológicos en defensa del código abierto, mientras la administración Trump consideraba restricciones a los modelos open-weight procedentes de China. En una publicación en X, Huang dijo que los modelos abiertos permiten la soberanía y refuerzan la seguridad y la ciberseguridad.

Nemotron 3.5 Lightning es el primer modelo abierto de Nvidia desde que el debate sobre los avances de los modelos abiertos chinos se intensificó el mes pasado, después de que los proveedores chinos de IA Alibaba y Moonshot AI lanzaran modelos open-weight económicos y potentes. Llega un día después de que el gigante de las redes sociales Meta lanzara su último modelo abierto.

"Es un testimonio de lo impactantes que han sido y serán los modelos chinos", dijo Bradley Shimmin, analista de Futurum Group, y agregó que muchos consideran a Alibaba Qwen 3.8 Max como "el referente para el desarrollo agéntico de código abierto con capacidad local".

Apoyo a la infraestructura de Nvidia

Sin embargo, para Nvidia, ofrecer modelos de código abierto no solo es una estrategia para competir contra los proveedores chinos, sino también una forma de ayudar a vender sus chips y hardware, según Arun Chandrasekaran, analista de Gartner.

"Los modelos ayudan a Nvidia a vender mejor su infraestructura", dijo Chandrasekaran. "Cuando vendes un modelo, tienes que ejecutarlo en algún lugar. Ejecutar los modelos requiere redes, software de inferencia y entrenamiento de datos."

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"A Nvidia le conviene que exista un ecosistema de modelos vibrante y que ese ecosistema no esté muy concentrado", continuó Chandrasekaran.

Añadió que, en su mayor parte, las empresas solo usan los modelos de Nvidia para tareas específicas o cuando quieren implementarlos en sus instalaciones o cuando existen consideraciones importantes de soberanía.

Con Nemotron 3.5 Lightning, Nvidia dijo que los usuarios empresariales pueden ejecutar el modelo en sistemas de IA locales, incluidos los PC RTX de Nvidia, DGX Spark y Jetson.

Datos de entrenamiento y tamaño del modelo

Shimmin dijo que también es encomiable que Nvidia haya publicado los datos de entrenamiento del modelo.

"Hay muy pocos proveedores, con la excepción de IBM, que hayan estado promoviendo y destacando esta capacidad de decir: 'si realmente te preocupa la exposición al riesgo al adoptar IA, deberías preocuparte por los datos de entrenamiento usados para construir estos modelos'", dijo. "Todo empieza con los datos y, siendo honestos, también termina con los datos".

El tamaño de Nemotron 3.5 Lightning ilustra cómo proveedores como Nvidia están comenzando a reconocer la necesidad de dimensionar los modelos de forma adecuada, añadió Shimmin. Dijo que muchos proveedores se dan cuenta de que la forma actual de usar APIs para acceder a modelos con un esquema de costo por token es demasiado cara, por lo que poder trabajar con el modelo localmente ayuda a las empresas que intentan justificar el costo de la IA generativa.

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"Con el tiempo, la economía de los tokens ya ha demostrado ser algo riesgosa para las empresas, tanto por no entender su gasto en tokens como por no tener la capacidad real de obtener observabilidad o transparencia sobre cómo se está produciendo ese gasto", dijo.