NVIDIA lansează Nemotron 3.5 Lightning și NeMo Switchyard pentru AI Agentic mai inteligent

Pe măsură ce inteligența artificială trece de la chatbot-uri cu o singură tură la agenți autonomi care rulează continuu, NVIDIA își extinde gama de modele deschise pentru a răspunde momentului. Pe 11 august 2026, compania a dezvăluit Nemotron 3.5 Lightning, un model de 30 de miliarde de parametri cu un amestec de experți pe care îl numește modelul cu cea mai mare eficiență din clasa sa pentru sarcinile de lucru AI agentice de lungă durată. Lansarea, detaliată pe blogul NVIDIA de Kari Briski, vine alături de NeMo Switchyard, o bibliotecă de rutare open source concepută pentru a direcționa automat fiecare sarcină către cel mai capabil și mai rentabil model. Pentru cea mai recentă acoperire a industriei AI, urmăriți-vă pe măsură ce stiva agentică AI prinde contur.

Un model creat pentru agenții mereu activi

Sistemele agentice moderne funcționează din ce în ce mai mult ca ceea ce NVIDIA descrie drept „sisteme de modele” sau ansambluri de modele. Un model de raționament de frontieră, cum ar fi Nemotron 3 Ultra sau GPT-5.6, ar putea planifica și orchestra un flux de lucru, în timp ce modelele mai mici specializate se ocupă de sarcini specifice, cum ar fi revizuirea codului, utilizarea instrumentelor, monitorizarea alertelor de securitate sau răspunsul la întrebările de facturare. Nemotron 3.5 Lightning este conceput special pentru acel al doilea nivel: sarcini specializate de mare volum, care alimentează agenți mereu activi.

Potrivit NVIDIA, modelul oferă o viteză de ieșire de până la 4x mai mare, ceea ce duce la finalizarea sarcinilor agentice cu aproximativ 30% mai rapidă în comparație cu alte modele din clasa sa. Se pare că propriile benchmark-uri PinchBench ale NVIDIA demonstrează că Nemotron 3.5 Lightning menține acuratețea la nivel de frontieră în timp ce îndeplinește sarcinile mai rapid decât colegii săi. Modelul a fost dezvoltat cu contribuții din partea Coaliției Nemotron, ai cărei membri au furnizat metodologii de evaluare, software de inferență și seturi de date pentru a ajuta la avansarea modelului.

Deoarece este deschis și personalizabil, organizațiile pot post-antrenează Nemotron 3.5 Lightning cu NVIDIA NeMo pe propriile date de domeniu, instrumente și fluxuri de lucru pentru a îmbunătăți acuratețea sarcinilor specializate. NVIDIA lansează, de asemenea, Nemotron-RL-Agentic-Terminal-Pivot, un set de date de învățare prin întărire agentică utilizat pentru a post-antrenează modelul pentru capabilitățile agentului de codare.

Rulează oriunde, de la margine la nor

Unul dintre punctele centrale de vânzare ale Nemotron 3.5 Lightning este flexibilitatea de implementare. Modelul poate rula pe sisteme AI locale – inclusiv PC-uri NVIDIA RTX, NVIDIA DGX Spark, NVIDIA DGX Station și NVIDIA Jetson – permițând organizațiilor să maximizeze investițiile existente în infrastructură. De asemenea, se poate scala pe dispozitivele AI de vârf, stațiile de lucru NVIDIA RTX PRO, centrele de date și mediile cloud pentru cazurile de utilizare ale întreprinderilor. Această flexibilitate contează pentru organizațiile care manipulează date sensibile care trebuie să rămână la nivel local.

Ca la fiecare lansare a Nemotron, NVIDIA spune că publică la fel de multe dintre datele și tehnicile de antrenament pe cât permite acordarea de licențe, ceea ce permite trasabilitatea, auditarea și instruirea altor modele. Acest angajament față de transparență a devenit un factor de diferențiere competitiv, deoarece întreprinderile cântăresc modelele deschise cu alternativele brevetate care oferă mai puțină vizibilitate asupra modului în care au fost construite.

NeMo Switchyard: Rutare inteligentă pentru sisteme de modele

Dacă Nemotron 3.5 Lightning este calul de muncă, NeMo Switchyard este dispecerul. Biblioteca cu sursă deschisă direcționează automat solicitările către cel mai capabil și eficient model pentru fiecare pas al fluxului de lucru al unui agent, în funcție de nevoile specifice. Unele modele sunt mai bune pentru codificare, altele pentru raționament, altele pentru sarcini ușoare, iar unele sunt optimizate pentru a rula local pentru o mai mare confidențialitate și eficiență. A te baza pe un singur model implicit poate însemna cheltuirea excesivă sau sacrificarea calității; gestionarea manuală a rutei devine, între timp, o muncă de integrare care poate încetini o implementare.

Dezvoltatorii de aplicații de agenți pot regla sau modifica routerul cu diferiți algoritmi de rutare pentru a se potrivi cu prioritățile lor, cum ar fi cerințele de calitate, latență și cost. Benchmark-urile interne ale NVIDIA arată că NeMo Switchyard menține acuratețea la nivel de frontieră, reducând în același timp costul de finalizare a sarcinilor la aproape o treime din Opus 4.8 - un câștig uimitor de eficiență pentru organizațiile care execută un număr mare de sarcini de agent.

Compania a evidențiat un șir de integrări de parteneri. Boomi a raportat o precizie de 100% pentru rutarea domeniului și a trimis 59% din trafic către un model ajustat de 5 ori mai rapid. Cadence a îmbunătățit eficiența cu 9,9% într-un caz de utilizare formal de verificare. Cognition a integrat Switchyard în Devin Desktop, obținând performanțe aproape de frontieră pe FrontierCode Main, reducând în același timp costul mediu cu 28%. LangChain a raportat un cost cu 74% mai mic pentru 145 de sarcini cu mai multe rânduri Deep Agents prin direcționarea a doar 7% din apeluri către un model de frontieră. LiteLLM adaugă NeMo Switchyard ca plug-in la stratul său proxy, iar Kong oferă acum rutarea nativ prin Kong AI Gateway. În special, Nous Research a integrat NeMo Switchyard în Hermes pentru a oferi dezvoltatorilor un sistem de rutare ușor de configurat pentru eficiența agenților.

Adopția industriei și imaginea de ansamblu

Liderii AI din industrii personalizează deja Nemotron 3.5 Lightning pentru sarcinile lor de lucru. CrowdStrike îl aplică pentru securitatea cibernetică, Harvey îl folosește pentru servicii juridice, iar CodeRabbit îl implementează pentru revizuirea codului. Lila Sciences ajută la îmbunătățirea capacităților de raționament pentru sarcinile agentice din științele fizice și ale vieții, în timp ce Fastino Labs a personalizat modelul și a raportat acuratețe de vârf pentru dezvoltarea de software, finanțare și sarcinile de lucru din domeniul sănătății.

Lansarea subliniază o tendință mai amplă din industrie: pe măsură ce AI agentic se maturizează, niciun model nu poate face totul bine la un cost acceptabil. Viitorul aparține ansamblurilor – planificatorii de frontieră care coordonează flotele de muncitori specializați – și instrumentele care le leagă. Pariul NVIDIA este că modelele deschise și rutarea inteligentă vor permite companiilor să asambla aceste sisteme fără a se bloca în stiva unui singur furnizor.

Rămâi înaintea AI

Nemotron 3.5 Lightning și NeMo Switchyard de la NVIDIA semnalează către IA agentică: mai rapid, mai ieftin, mai transparent și poate fi implementat oriunde. Pentru a ține pasul cu lansările de model și instrumentele de întreprindere care remodelează peisajul, explorați știrile de ultimă oră despre AI.

Citiți mai multe știri AI →