エヌビディア、Nemotron 3.5 Super VLを公開、後学習で特定タスクで競合モデルを上回る
2026年10月19日 · 読了 1 分
エヌビディアは、Nemotron 3.5 Super VLを含む3つのAIモデルを発表した。このモデルは1200億パラメータのオープンウェイトモデルで、PDF、グラフ、表、画像、ウェブページを処理し、指示に従ってツールを使用できる。また、2つの小型モデルはローカルエージェントの基盤として設計されている。
Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GBは、ローカルでのエージェント実行に最適化されている。740億パラメータのうち約90億がアクティブで、24GBのメモリに収まり、コード生成や調査、多段階タスクに対応する。Nemotron E4B 4GBは対話型エージェント向けで、10月23日のリリースが予定されている。
企業向けには、独自のデータやポリシーでモデルを後学習し、セキュリティ要件に合ったインフラで展開できる点が価値がある。Nemotron Nano 2 VLやNemotron 3 Nano Omniに続くこの新モデルは、文書と画像の分析機能をSuperシリーズの大型モデルに統合し、Boltシリーズはローカル展開の選択肢を広げ、AIエージェントの設計を簡素化する。
数十の組織がSuper VLを特定のタスク向けに後学習している。文書分析、サイバー攻撃耐性、金融データ抽出、科学実験支援、医療保険請求処理の5分野で、後学習により9%から44%の改善が見られた。医療保険請求処理では精度が28%から72%に向上し、Claude Opus 5の38%を上回った。サイバー攻撃耐性は35%から76%に向上し、GPT-6.1 Solの66%を上回った。ただし、これらは特定タスクに特化したカスタムバージョンの結果であり、ベースモデル全体が競合の最先端モデルを上回るわけではない。