NVIDIAがNemotron 3.5 Super VLを発表：米国オープンソース首位だが、ベンチマークスコアはXiaomiに約20点差で劣る

動察 Beating AI 速報、NVIDIAがNemotron 3.5 Super VLを発表し、同時にモデルの重みをオープンソース化。総パラメータ数は1200億、毎回わずか120億のみを活性化し、最大100万トークンのコンテキストをサポートする。

このモデルはテキスト推論、視覚理解、ツール呼び出しを統合している。AgentはPDFを直接読み、チャートや動画を分析し、さらにウェブ検索やツール呼び出しでタスクを完了でき、テキストモデルと視覚モデルの間で情報を何度もやり取りする必要がない。

新モデルはMambaとTransformerのハイブリッドアーキテクチャを踏襲し、マルチトークン予測と4ビット量子化により推論効率を向上させている。Artificial Analysisが10万トークン入力で測定したところ、出力速度は毎秒約630トークンで、能力スコアが近いInkling Smallの約5倍である。

NVIDIAはまた、4枚のB200 GPUを使用して1万回のSWE-bench Proプログラミングタスクをバッチ処理したところ、一部の同クラスオープンソースモデルより最大4倍高速であると述べている。

Artificial Analysisは26.5点を付け、米国オープンソースモデルで第1位となり、NVIDIAの以前の5500億パラメータのNemotron 3 Ultra（23点）を上回ったが、Xiaomi MiMo-V2.6-Proの46点にはまだ及ばない。NVIDIAが公開したSWE-bench Proの比較では、新モデルの通過率は51.78%で、Qwen3.8 Flash-Nextの60.37%を下回っている。

独立したテストも速度と信頼性の間のギャップを露呈した。Plotlyが43問のデータ分析問題でテストしたところ、新モデルは30問正解し、1問あたりの所要時間の中央値はわずか12秒だったが、データ品質に関する3問と隠れた規則性に関する5問をすべて見落とした。