Поскольку искусственный интеллект переходит от однооборотных чат-ботов к автономным агентам, которые работают непрерывно, NVIDIA расширяет линейку своих открытых моделей, чтобы идти в ногу со временем. 11 августа 2026 года компания представила Nemotron 3.5 Lightning, модель, объединяющую экспертов с 30 миллиардами параметров, которую она называет самой высокоэффективной моделью в своем классе для длительных рабочих нагрузок агентного ИИ. Релиз, подробно описанный в блоге NVIDIA Кари Бриски, поставляется вместе с NeMo Switchyard, библиотекой маршрутизации с открытым исходным кодом, предназначенной для автоматического направления каждой задачи на наиболее производительную и экономически эффективную модель. Чтобы быть в курсе последних новостей об отрасли искусственного интеллекта (https://aibuzzwire.news), следите за тем, как стек агентного искусственного интеллекта обретает форму.

Модель, созданная для постоянно работающих агентов

Современные агентные системы все чаще работают как то, что NVIDIA называет «системами моделей» или ансамблями моделей. Пограничная модель мышления, такая как Nemotron 3 Ultra или GPT-5.6, может планировать и организовывать рабочий процесс, в то время как более мелкие специализированные модели решают целевые задачи, такие как проверка кода, использование инструментов, мониторинг предупреждений безопасности или ответы на вопросы по выставлению счетов. Nemotron 3.5 Lightning специально создан для второго уровня: выполнения больших объемов специализированных задач, обеспечивающих работу постоянно работающих агентов.

По данным NVIDIA, эта модель обеспечивает 4-кратную скорость вывода, что приводит к примерно 30% более быстрому выполнению агентских задач по сравнению с другими моделями этого класса. Сообщается, что собственные тесты NVIDIA PinchBench демонстрируют, что Nemotron 3.5 Lightning поддерживает высочайшую точность, выполняя задачи быстрее, чем его аналоги. Модель была разработана при участии Nemotron Coalition, члены которой предоставили методологии оценки, программное обеспечение для вывода и наборы данных, чтобы помочь в продвижении модели.

Поскольку Nemotron 3.5 Lightning открыт и настраиваем, организации могут провести пост-обучение Nemotron 3.5 Lightning с NVIDIA NeMo на своих собственных данных, инструментах и ​​рабочих процессах, чтобы повысить точность решения специализированных задач. NVIDIA также выпускает Nemotron-RL-Agentic-Terminal-Pivot, набор данных для агентного обучения с подкреплением, используемый для постобучения модели для определения возможностей агента кодирования.

Работа где угодно, от периферии до облака

Одним из главных преимуществ Nemotron 3.5 Lightning является гибкость развертывания. Модель может работать на локальных системах искусственного интеллекта, включая ПК NVIDIA RTX, NVIDIA DGX Spark, NVIDIA DGX Station и NVIDIA Jetson, что позволяет организациям максимизировать инвестиции в существующую инфраструктуру. Его также можно масштабировать на периферийных устройствах искусственного интеллекта, рабочих станциях NVIDIA RTX PRO, центрах обработки данных и облачных средах для корпоративных сценариев использования. Такая гибкость важна для организаций, работающих с конфиденциальными данными, которые должны оставаться локальными.

Как и при каждом запуске Nemotron, NVIDIA заявляет, что публикует столько данных и методов обучения, сколько разрешено лицензией, что позволяет отслеживать, проверять и обучать другие модели. Эта приверженность прозрачности стала конкурентным преимуществом, поскольку предприятия сравнивают открытые модели с проприетарными альтернативами, которые предлагают меньшую прозрачность того, как они были созданы.

NeMo Switchyard: интеллектуальная маршрутизация для систем моделей

Если Nemotron 3.5 Lightning — рабочая лошадка, то NeMo Switchyard — диспетчер. Библиотека с открытым исходным кодом автоматически подбирает наиболее функциональную и эффективную модель для каждого этапа рабочего процесса агента в зависимости от конкретных потребностей. Некоторые модели лучше подходят для кодирования, некоторые для рассуждений, некоторые для облегченных задач, а некоторые оптимизированы для локального запуска для большей конфиденциальности и эффективности. Использование одной модели по умолчанию может означать перерасход средств или потерю качества; тем временем управление маршрутизацией вручную превращается в работу по интеграции, которая может замедлить развертывание.

Разработчики агентских приложений могут настраивать или модифицировать маршрутизатор с помощью различных алгоритмов маршрутизации в соответствии со своими приоритетами, такими как требования к качеству, задержке и стоимости. Внутренние тесты NVIDIA показывают, что NeMo Switchyard поддерживает высочайший уровень точности, одновременно снижая затраты на выполнение задач до почти одной трети от стоимости только Opus 4.8 — впечатляющий прирост эффективности для организаций, выполняющих большое количество агентских задач.

Компания выделила ряд партнерских интеграций. Boomi сообщила о 100-процентной точности маршрутизации домена и перенаправила 59 % трафика на точно настроенную модель, в 5 раз более быструю. Cadence повысила эффективность на 9,9% в случае формальной проверки. Компания Cognition интегрировала Switchyard в Devin Desktop, добившись практически непревзойденной производительности на FrontierCode Main и одновременно снизив средние затраты на 28%. LangChain сообщила о снижении затрат на 74 % при выполнении 145 многооборотных задач Deep Agents, перенаправив только 7 % вызовов на пограничную модель. LiteLLM добавляет NeMo Switchyard в качестве плагина к своему прокси-уровне, и теперь Kong обеспечивает маршрутизацию напрямую через Kong AI Gateway. Примечательно, что Nous Research интегрировала NeMo Switchyard в Hermes, чтобы предоставить разработчикам простую в настройке систему маршрутизации для повышения эффективности работы агентов.

Принятие в отрасли и общая картина

Лидеры в области искусственного интеллекта в разных отраслях уже адаптируют Nemotron 3.5 Lightning под свои рабочие нагрузки. CrowdStrike применяет его для кибербезопасности, Harvey использует его для юридических услуг, а CodeRabbit развертывает его для проверки кода. Lila Sciences помогает улучшить возможности рассуждения для агентских задач в области физических и биологических наук, а Fastino Labs адаптировала модель и сообщила о высочайшей точности для рабочих нагрузок разработки программного обеспечения, финансов и здравоохранения.

Этот релиз подчеркивает более широкую отраслевую тенденцию: по мере развития агентного ИИ ни одна модель не может делать все хорошо по приемлемой цене. Будущее принадлежит ансамблям — планировщикам границ, координирующим флот специализированных рабочих, — и инструментам, которые связывают их вместе. NVIDIA делает ставку на то, что открытые модели и интеллектуальная маршрутизация позволят предприятиям собирать эти системы, не привязываясь к стеку одного поставщика.

Будьте впереди ИИ

Nemotron 3.5 Lightning и NeMo Switchyard от NVIDIA сигнализируют о том, куда движется агентный ИИ: быстрее, дешевле, прозрачнее и может быть развернут где угодно. Чтобы быть в курсе выпусков моделей и корпоративных инструментов, меняющих ландшафт, ознакомьтесь с нашими [последними новостями об искусственном интеллекте] (https://aibuzzwire.news).

Читать больше новостей об искусственном интеллекте →