NVIDIA Nemotron 3.5: Super VL de 120B para agentes empresariales siempre activos y Bolt para tu PC local
La familia Nemotron se completa: del datacenter al escritorio
El 15 de octubre de 2026, NVIDIA expandió su familia de modelos abiertos con un doble lanzamiento: Nemotron 3.5 Super VL, un modelo multimodal de 120B para agentes empresariales siempre activos, y dos modelos Nemotron 3.5 Bolt que llevan inteligencia agéntica a las máquinas locales. La movida cierra un círculo estratégico: NVIDIA ya no vende solo el hardware donde corren los agentes — ahora también fabrica los modelos diseñados para explotarlo.
Nemotron 3.5 Super VL: ficha técnica
| Especificación | Valor |
|---|---|
| Arquitectura | MoE (Mixture-of-Experts) multimodal |
| Parámetros totales | 120.000 millones (120B) |
| Parámetros activos | 12.000 millones (12B) |
| Contexto | 1 millón de tokens |
| Entrada | Texto, imagen, documentos y video |
| Capacidades | Razonamiento + tool use integrados |
| Pesos | Open-weight en formato NVFP4 |
| Hardware | Corre en un único DGX Spark |
| Velocidad | 5x más rápido que la generación anterior, según NVIDIA |
El diseño para "workflows especializados de larga duración" es la clave del posicionamiento: un request puede implicar leer un documento, verificar información en varias fuentes, seguir la política de la empresa y llamar varias herramientas — todo en una sola tarea continua. Con solo 12B activos por token, mantener un agente corriendo todo el día es económicamente viable.
Los Bolt: agentes en tu PC RTX
Los dos modelos Nemotron 3.5 Bolt son la variante edge: inteligencia agéntica empaquetada para sistemas NVIDIA locales — PCs con RTX y el DGX Spark. La misma semana, NVIDIA puso a la venta las PCs RTX Spark, sellando la propuesta: compra la máquina, descarga el Bolt, tienes un agente local sin depender de nube ni API.
Lo bueno, lo malo
- Lo bueno: pesos, datos de entrenamiento y recetas abiertos (filosofía Nemotron); soporte Day 0 en vLLM; decenas de organizaciones ya lo están fine-tuneando para sus dominios; un solo DGX Spark basta para el modelo completo gracias a NVFP4.
- La letra pequeña (The Decoder): el modelo es abierto, pero sacarle el máximo significa comprar hardware NVIDIA — la apertura es también un funnel hacia los chips. Para equipos sin GPUs verdes, hay alternativas abiertas más neutrales (Beam, Muse Spark Open en Apple Silicon, Kimi K3).
El mapa de agentes locales de octubre
| Modelo | Tamaño | Hardware | Foco |
|---|---|---|---|
| Muse Spark Open (Meta) | 816B | 2x Mac Studio M5 Ultra (1TB) | Frontier local |
| Muse Glimmer (Meta) | 30B | Hardware de consumo | Agente always-on |
| Nemotron 3.5 Super VL | 120B (12B activos) | 1x DGX Spark | Agente empresarial |
| Nemotron 3.5 Bolt | Compactos | PCs RTX / DGX Spark | Agente edge |
| Julia 1 (Supersonic) | 144M | Cualquier CPU | Decisiones embebidas |
Octubre consolidó una escala completa de IA local: desde decisiones en CPU (Julia 1) hasta frontier de 816B en Mac Studios. La nube dejó de ser requisito.
Qué significa para Latinoamérica
- Agentes 24/7 sin facturas: con 12B activos, Super VL mantiene agentes persistentes a costo de energía — el modelo de negocio de la automatización continua se vuelve accesible.
- La ruta NVIDIA para gamers/devs: quien ya tiene una RTX seria puede probar Bolt hoy mismo; el DGX Spark es la puerta de entrada profesional.
- Fine-tuning como diferencial: al ser abierto y diseñado para especialización, es candidato natural para modelos de dominio en español (legal, salud, minería) sin depender de APIs extranjeras.
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es Nemotron 3.5 Super VL? El modelo open de NVIDIA para agentes empresariales always-on: MoE multimodal de 120B de parámetros totales con solo 12B activos, contexto de 1M y pesos NVFP4 que corren en un único DGX Spark.
- ¿Qué son los Nemotron 3.5 Bolt? Dos modelos compactos de la misma familia, diseñados para llevar inteligencia agéntica a hardware NVIDIA local: PCs RTX y DGX Spark.
- ¿Qué modalidades entiende? Texto, imagen, documentos y video, con razonamiento y uso de herramientas integrados en un solo modelo.
- ¿Es realmente abierto? Pesos, datos de entrenamiento y recetas son abiertos; la crítica es que el rendimiento máximo exige hardware NVIDIA (NVFP4, DGX Spark).
- ¿Cómo lo despliego? Con soporte Day 0 en vLLM para servidores, o directamente en RTX PC/DGX Spark para los Bolt.
Fuentes y referencias
Fuentes verificadas
https://blogs.nvidia.com/blog/nemotron-3-5-super-vl/
blogs.nvidia.com
https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-nemotron-3-5-super-vl-powers-specialized-agents-with-multimodal-reasoning/
developer.nvidia.com
https://www.marktechpost.com/2026/10/15/nvidia-nemotron-3-5-super-vl-release/
marktechpost.com
https://the-decoder.com/nvidias-nemotron-3-5-super-vl-is-an-open-model-built-to-run-enterprise-ai-agents-nonstop/
the-decoder.com
https://vllm.ai/blog/2026/10/15/nemotron-3-5-super-vl-vllm
vllm.ai