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NVIDIA 开源 Nemotron 3.5 Super VL：120B MoE（激活 12B）视觉语言 Agent 模型，权重与配方同日上线 Hugging Face
10 月 15 日，NVIDIA 正式发布开源多模态模型 Nemotron 3.5 Super VL：总参约 120B、激活约 12B 的混合 Mamba-2 + MoE + Attention 架构，搭配 C-RADIO 视觉编码器，面向长程 Agent，统一文本、图像、文档页与视频理解，并支持工具调用与可开关推理。官方称 HF 同日放出 BF16 与 NVFP4 权重、训练数据与配方，许可 OpenMDW-1.1，可商用；上下文最长约 1M token，原生 Multi-Token Prediction（MTP）做推测解码。
官方线程与模型卡要点：BF16 参考部署约 4×H100 或 2×GB200；NVFP4 面向更省显存的推理。NVIDIA 称在 1 万道编码任务上可比对照配置快约 4 倍且保持较强 SWE-Bench Pro；Artificial Analysis 速度对比图显示长输入下吞吐有优势。LangChain 称其 Deep Agents 行为套件通过率约 87%。HF 仓库 id 为 nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B-BF16（及 NVFP4 变体），发布当日已有下载。此前仓库与文档已出现该型号，但今日才是官方 GA 与权重落地。
谁能用：开放权重——Hugging Face 免费下载（OpenMDW-1.1，可商用/非商用），可用 vLLM / SGLang 自托管，无申请门槛，但 BF16 级推理需多卡数据中心 GPU，不适合消费级单卡。托管侧：OpenRouter 已上线 nvidia/nemotron-3.5-super-vl:free（官方目录标价 $0/$0）；NVIDIA NIM / build.nvidia.com、Together、Baseten 等亦宣布接入或微调支持，额度与排队以各平台为准。无单独的「App/Search」消费产品通道。
解读：这是 Nemotron 家族把「开权重 + Agent 配方」推进到 120B 级多模态的关键一步——文本与视觉不再拆两个模型来回传上下文，对文档智能、图表、视频 Agent 更友好；OpenRouter 免费档会加速试用，但真实落地仍卡在多卡成本与后训练配方复现。与此前传言中的 Nemotron 3.5 Bolt（本地 74B）不同，Super VL 是明确的数据中心/开放 Agent 路线。讨论：1. 对文档/视频 Agent，你会优先选统一 VL 大模型，还是「文本强模型 + 专用视觉」拼装？2. OpenMDW + 免费托管，会不会改变企业采购闭源多模态的默认路径？
