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title: "NVIDIA stellt offene Nemotron 3.5-Modelle für autonome KI-Agenten vor"
description: "NVIDIA hat drei offene Nemotron 3.5-Modelle für autonome KI-Agenten vorgestellt. Das zentrale multimodale Super VL-Modell mit 120 Mrd. Parametern läuft auf eigener Infrastruktur und Standard-PCs."
date: 2026-10-16T14:36:00.837Z
lang: de
url: https://xab.info/de/posts/nvidia-stellt-nemotron-3-5-modelle-vor
tags: [nvidia, nemotron, ai-agents, open-source-ai, llm]
author: "Alexander Buran"
publisher: "XAB.info"
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# NVIDIA stellt offene Nemotron 3.5-Modelle für autonome KI-Agenten vor

![Arbeitsplatz-Setup mit Monitor und PC-Gehäuse, die das grüne NVIDIA-Logo zeigen](https://xab.info/media/2026/10/16/nvidia-nemotron-3-5-modeli-dlya-ii-agentov/nvidia-nemotron-3-5-modeli-dlya-ii-agentov-1.webp)

## Kernpunkte

- NVIDIA hat drei offene Nemotron 3.5-Modelle für autonome KI-Agenten veröffentlicht
- Das zentrale Modell Nemotron 3.5 Super VL ist multimodal mit 120 Mrd. Parametern (12 Mrd. aktiv)
- Laut NVIDIA ist das Modell 5-mal schneller als Klassenkonkurrenten und auf 26 Billionen Token trainiert
- Modelle können auf eigener Infrastruktur oder Standard-PC bereitgestellt werden, Feintuning über NeMo

NVIDIA hat drei neue offene Modelle der Nemotron 3.5-Familie vorgestellt, die sich auf die Ausführung autonomer KI-Agenten konzentrieren. Nach Angaben des Unternehmens können Entwickler diese sowohl auf der Unternehmensinfrastructure als auch auf einem gewöhnlichen Personal Computer bereitstellen. Dies berichtet RBC-Ukraine unter Bezugnahme auf Interesting Engineering.

### Zentraler Release: Das multimodale Super VL

Die wichtigste Neuerung ist das multimodale Modell Nemotron 3.5 Super VL mit 120 Milliarden Parametern. Es ist für die Analyse visueller Daten, die Arbeit mit Dokumenten und die Durchführung mehrstufiger Arbeitsabläufe unter Einbindung externer Werkzeuge konzipiert.

### Architektur: 120 Milliarden Parameter, 12 Milliarden aktiv

Gemäß der offiziellen Ankündigung von NVIDIA verwendet das Modell eine Architektur mit insgesamt 120 Milliarden Parametern, von denen 12 Milliarden aktiv sind. Dieser Ansatz kombiniert die Kapazität eines großen neuronalen Netzes mit einer relativ geringen Rechenlast bei jeder Anfrage, was für die Bereitstellung auf begrenzter Hardware wichtig ist.

### Geschwindigkeit und Genauigkeit laut Unternehmensangaben

NVIDIA zufolge erledigt das Modell Aufgaben fünfmal schneller als Konkurrenten in seiner Klasse. Gleichzeitig nähert sich das neuronale Netz bei Analyse- und Argumentationsmetriken den größten Modellen des Unternehmens an, während es nur einen Bruchteil von deren Parametern nutzt.

### Training und Feintuning

Das Modell wurde mit 26 Billionen Token trainiert und unterstützt das Feintuning über das NVIDIA NeMo-Framework, sodass Unternehmen es an ihre eigenen Aufgaben und Daten anpassen können.

### Verfügbarkeit für Entwickler

Besondere Aufmerksamkeit verdient der Schwerpunkt auf Zugänglichkeit: Die offenen Modelle der Nemotron 3.5-Familie können auf der eigenen Unternehmensinfstruktur oder sogar auf einem Standard-PC ausgeführt werden, was die Einstiegshürde für Teams senkt, die keinen Zugang zu Cloud-Clustern haben.

## Faktencheck und Quellen

- [В 5 раз быстрее аналогов: NVIDIA выпустила мощную модель ИИ для ПК](https://www.rbc.ua/ukr/news/5-raziv-shvidsha-analogi-nvidia-vipustila-1792155200.html) - Bestätigt die Veröffentlichung von drei offenen Nemotron 3.5-Modellen, Super VL-Parametern (120 Mrd.), 5-facher Geschwindigkeit, Training auf 26 Billionen Token, Feintuning über NeMo und PC-Ausführbarkeit. Quelle — Interesting Engineering.

## Häufige Fragen

### Was ist Nemotron 3.5 Super VL?

Es ist ein multimodales offenes Modell der Nemotron 3.5-Familie mit 120 Mrd. Parametern (12 Mrd. aktiv), das für visuelle Datenanalyse, Dokumentenverarbeitung und mehrstufige Workflows mit externen Tools entwickelt wurde.

### Wo können Nemotron 3.5-Modelle ausgeführt werden?

Laut NVIDIA können sie auf der eigenen Infrastruktur von Unternehmen oder auf einem gewöhnlichen Personal Computer bereitgestellt werden.

### Wie viel schneller ist das Modell im Vergleich zu Konkurrenten?

Laut NVIDIA erledigt das Modell Aufgaben fünfmal schneller als Konkurrenten in seiner Klasse; eine unabhängige Überprüfung dieses Wertes wird in den Quellen nicht genannt.