NVIDIA 发布 120B 开源多模态智能体模型 Nemotron 3.5 Super VL

NVIDIA 发布开源端到端全双工语音对话模型 NemotronLabs VoiceChat 11B，在统一网络中完成流式语音理解与生成，实测轮换延迟 448 毫秒。该模型为首个支持对话中工具调用的开源全双工模型，通过独立输出通道及预置“保持”话术避免 API 执行期间冷场。权重与容器已公开，但仅限研究用途，需单张 80 GB 显存 GPU，目前无托管 API。

NVIDIA 发布 Alpamayo 2 Super，一款 34B 参数的视觉-语言-动作（VLA）模型，专为自动驾驶长尾事件设计，权重采用 Linux 基金会 OpenMDW-1.1 许可，代码为 Apache 2.0，发布首日即可商用。

NVIDIA 发布 Nemotron 3 Embed 系列，包含三个开源 checkpoint，其中 8B-BF16 版本在 RTEB 基准上以 78.46 的平均 NDCG@10 排名第一。1B-NVFP4 版本在 Blackwell 上吞吐量比 BF16 高 2 倍，精度保留 99.5%，所有模型最大序列长度 32,768 tokens。

NVIDIA 发布 Nemotron-3-Super 的压缩变体 Nemotron-Labs-3-Puzzle-75B-A9B，总参数从 120.7B 降至 75.3B，活跃参数从 12.8B 降至 9.3B，保持 88 块混合布局（40 Mamba、40 MoE、8 注意力）。在 8×B200 节点上，8K/64K 场景匹配用户吞吐量≥100 tok/s 时，服务器吞吐量提升 2.03 倍。单 H100 上 1M-token 并发从 1 增至 8，权重占用从 70 GB …

NVIDIA 发布 Nemotron-Labs-TwoTower，基于冻结的自回归骨干 Nemotron-3-Nano-30B-A3B 的扩散语言模型。采用双塔架构：上下文塔冻结，降噪器塔训练，通过层对齐交叉注意力和状态播种协作。在 2×H100 上 BF16 评估，保留 98.7% 的 AR 基线质量，生成吞吐量提升 2.42 倍（γ=0.8，块大小 S=16）。降噪器在约 2.1T token 上训练，骨干使用 25T token 预训练。总参数约 60B，每 toke…

NVIDIA 发布 Kumo Tabular 表格基础模型系列，用于分类和回归，以标注行为上下文、单次前向传播预测新行，无需训练、调参或特征工程。

Liquid AI 发布 LFM2.5-VL-3B-DSpark，一个为其视觉语言模型 LFM2.5-VL-3B 设计的实验性投机解码草稿模型，新增约 279.5M 参数（+8.9%），在 Apple silicon 上解码最高提速 3.13 倍，NVIDIA H100 上最高 2.66 倍。

NVIDIA 在 Hugging Face 发布开源权重模型 Nemotron 3 Diarization，参数量 100M，可实时追踪最多 8 个说话人并处理语音重叠，采用 OpenMDW License 1.1 许可证允许商用。

NVIDIA 发布开源 1200 亿参数的 Nemotron 3.5 Super VL 多模态模型，称在其类别中任务完成最快、比同类次优快 5x，并推出两款端侧模型 Bolt 74B-A9B 24GB 与 Bolt E4B 4GB，后者 10 月 23 日上线。模型采用 2-bit 原生量化可在 RTX/DGX Spark 上本地运行，权重、数据集和训练配方开放，已有数十家机构基于自有数据后训练。

StepFun 表示 Step 5 Preview 在 NVIDIA GB300 上推理表现出色，并期待看到开发者用它构建的应用。其转发的 NVIDIA 内容称该模型是 StepFun 最大的开源权重发布，600B MoE 架构，可处理最长 24 小时的 Agent 任务，在 GB300 上用 NVFP4 达到近 8K tokens/sec/GPU，提供 NVFP4 checkpoint（https://huggingface.co/stepfun-ai/Step-5-Pr…