Nvidia выпускает открытую модель Nemotron 3.5 Lightning для специализированных корпоративных задач
Ключевые выводы
- •Nvidia выпустила Nemotron 3.5 Lightning 11 августа как модель mixture-of-experts с 30 миллиардами параметров, предназначенную для локального развертывания в корпоративной среде на устройствах вроде RTX PCs, DGX Spark и Jetson.
- •Модель опубликована с весами, кодом, рецептами и данными для обучения по лицензии Linux Foundation OpenMDW 1.1, что делает релиз полностью открытым.
- •Одновременно Nvidia представила NeMo Switchyard — открытую библиотеку маршрутизации, которая направляет запросы к наиболее подходящей модели в наборе открытых, проприетарных или Nvidia-моделей предприятия.
- •Релиз последовал за недавними запусками open-weight-моделей китайских вендоров Alibaba и Moonshot AI и совпал с обсуждением возможных ограничений США на open-weight-модели из Китая.
- •Аналитики отмечают, что стратегия Nvidia с открытыми моделями одновременно конкурирует с китайскими вендорами и поддерживает спрос на инфраструктуру Nvidia — чипы, сети и ПО для инференса.
Agentic AI
Generative AI
News
Nvidia’s New Open Model Is for Specific Use Cases
The model is small enough for enterprises to run on local devices and is targeted toward specific tasks.
August 12, 2026
На фоне растущего интереса к китайским open-weight моделям производитель ИИ-оборудования Nvidia представил свою новейшую модель с открытым исходным кодом: Nemotron 3.5 Lightning.
Выпущенная 11 августа, Nemotron 3.5 Lightning представляет собой модель mixture-of-experts, предназначенную для специализированных задач внутри более крупных многоагентных систем. По словам Nvidia, Nemotron 3.5 Lightning может выполнять такие конкретные задачи, как проверка кода, использование инструментов, мониторинг предупреждений безопасности и ответы на вопросы по счетам. Компания также выпустила веса модели, код, рецепты и данные для обучения по лицензии OpenMDW 1.1 Фонда Linux, сделав модель действительно open source.
Nemotron 3.5 Lightning входит в семейство открытых моделей Nvidia Nemotron 3, впервые представленное в декабре прошлого года.
У модели 30 миллиардов параметров, что меньше, чем у Nemotron 3 Ultra (550 миллиардов), и больше, чем у Nemotron 3 Nano (8 миллиардов). Модель предназначена для того, чтобы помочь предприятиям создавать agentic-приложения на локальных устройствах.
Связано: Meta меняет курс с открытой моделью Muse Glimmer
Вместе с Nemotron 3.5 Lightning Nvidia выпустила NeMo Switchyard — открытую библиотеку для маршрутизации внутри популярных agentic-приложений. По словам производителя ИИ-оборудования, предприятия могут использовать Switchyard для направления запроса или agentic-запроса к наиболее подходящей модели в своем наборе открытых, проприетарных или Nvidia-моделей.
Обе разработки были представлены менее чем через месяц после того, как генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг сообщил, что гигант в сфере ИИ-оборудования и ПО присоединился к широкой группе технологических компаний в защите open source, поскольку администрация Трампа рассматривала ограничения на open-weight-модели из Китая. В посте в X Хуанг заявил, что открытые модели обеспечивают суверенитет и усиливают безопасность и кибербезопасность.
Nemotron 3.5 Lightning — первая открытая модель Nvidia с тех пор, как в прошлом месяце усилились споры о достижениях китайских open models после того, как китайские ИИ-вендоры Alibaba и Moonshot AI выпустили недорогие и мощные open-weight-модели. Запуск Nvidia также последовал через день после того, как медиаплатформа Meta представила свою последнюю открытую модель.
«Это свидетельство того, насколько значимыми были и будут китайские модели», — сказал аналитик Futurum Group Брэдли Шиммин, добавив, что многие считают Alibaba Qwen 3.8 Max «эталоном для локально способной разработки открытых agentic-систем».
Поддержка инфраструктуры Nvidia
Однако, по словам аналитика Gartner Аруна Чандрасекарaна, для Nvidia предоставление открытых моделей — это не только стратегия конкуренции с китайскими вендорами, но и способ помочь продавать свои чипы и оборудование.
«Модели помогают Nvidia лучше продавать свою инфраструктуру», — сказал Чандрасекарaн. «Когда вы продаете модель, ее нужно где-то запускать. Запуск моделей требует сетевой инфраструктуры, программного обеспечения для инференса и обучения на данных.
Связано: Microsoft представляет framework для снижения затрат на обучение ИИ-агентов
«В интересах Nvidia, чтобы существовала живая экосистема моделей, и эта экосистема не была слишком концентрированной», — продолжил Чандрасекарaн.
Он добавил, что в большинстве случаев предприятия используют модели Nvidia только для конкретных задач либо когда хотят разворачивать модели локально или когда существуют значимые соображения суверенитета.
С Nemotron 3.5 Lightning Nvidia заявила, что корпоративные пользователи могут запускать модель на локальных ИИ-системах, включая RTX PCs, DGX Spark и Jetson от Nvidia.
Данные для обучения и размер модели
То, что Nvidia также опубликовала данные для обучения модели, Шиммин назвал заслуживающим одобрения.
«Очень немногие вендоры, за исключением IBM, продвигают и подчеркивают возможность сказать: “если вас действительно беспокоят риски при внедрении ИИ, вам следует обращать внимание на данные для обучения, использованные для создания этих моделей”», — сказал он. «Все начинается с данных, и, по правде говоря, данными же все и заканчивается».
Размер Nemotron 3.5 Lightning демонстрирует, как такие вендоры, как Nvidia, начинают признавать необходимость «правильно подбирать размер» моделей, добавил Шиммин. По его словам, многие вендоры понимают, что нынешний способ доступа к моделям через API с оплатой за токен слишком дорог, поэтому возможность работать с моделью локально помогает предприятиям обосновывать расходы на generative AI.
Связано: Oracle приносит модели Google Gemini корпоративным клиентам
«Со временем tokenomics уже показали себя несколько опасными для компаний — как с точки зрения непонимания расходов на токены, так и с точки зрения отсутствия возможности реально получить наблюдаемость или прозрачность того, как эти расходы формируются», — сказал он.
Об авторе
Esther Shittu
News Writer, AI Business
Esther Shittu освещает технологии ИИ и отраслевые тренды с 2021 года. В качестве со-ведущей подкаста Targeting AI она беседует с экспертами, лидерами мнений и практиками, обсуждая ключевые события в сфере ИИ. До AI Business она писала для SearchEnterpriseAI, New York Daily News, Bklyner и Brooklyn Daily Eagle. Когда она не погружена в мир ИИ, она занимается личными проектами и воспитывает трех дочерей.
Хотите видеть больше материалов AI Business в результатах поиска Google?
Последние новости
Хотите видеть больше материалов AI Business в результатах поиска Google?
Популярные статьи
Aug 11, 2026
Aug 11, 2026
Generative AI Shutterstock Embraces AI Image Licensing Deals Aug 11, 2026
Shutterstock Embraces AI Image Licensing Deals
Generative AI AI Arrives in the Private Markets Business Jul 28, 2026
AI Arrives in the Private Markets Business
Agentic AI Using AI Agents to Collaborate with Human Workers Jul 10, 2026
Using AI Agents to Collaborate with Human Workers
Generative AI How SMBs Can Take Advantage of Generative AI Jun 29, 2026
How SMBs Can Take Advantage of Generative AI
Спонсор Google Cloud
Choosing Your First Generative AI Use Cases
To get started with generative AI, first focus on areas that can improve human experiences with information.
The AI Summit New York 2026
