2026. augusztus 12., szerda · Modellek

Nvidia bemutatta a gyors, nyílt Nemotron 3.5 Lightning modellt

Az Nvidia kiadta a Nemotron 3.5 Lightning nevű nyílt súlyozású modellt, amely a vállalat közlése szerint 30 milliárd paraméteres Mixture-of-Experts architektúrát használ, de csak 3 milliárd paraméter aktív egyszerre, és az önműködő AI-ügynökök gyors, nagy volumenű végrehajtási feladataira optimalizálták. A modell a Nemotron 3 Nano 30B A3B utódja, megtartva a hibrid Mamba-Transformer felépítést. A független Artificial Analysis benchmarkplatform szerint a Lightning az Intelligence Indexen 24 pontot ér el, ami megegyezik az OpenAI gpt-oss-120b eredményével, negyedannyi paraméterből, és mintegy 670 token/másodperces sebességgel a mért modellek közül a leggyorsabbnak számít. Az Nvidia engedékeny licenc alatt, súlyokkal és tréningreceptekkel együtt adta ki a modellt.

Miért fontos?

Egy kisebb, nyílt modell így sebességben és bizonyos ügynöki feladatokban felveheti a versenyt nagyobb, zárt rendszerekkel, ami olcsóbbá teheti a folyamatosan futó AI-ügynökök üzemeltetését.

Források

NVIDIA Technical Blog Hivatalos The Decoder

Említve a tudásbázisban

Kapcsolódó témák

Napi összefoglalók AI kutatás #Nvidia#Nemotron 3.5 Lightning

Napi összefoglaló

Ez a hír a 2026. augusztus 12., szerda napi AI összefoglaló része.

Kapcsolódó hírek

NVIDIA bemutatta az Alpamayo 2 Super önvezető AI-modellt

Az NVIDIA hivatalos bejelentése szerint az Alpamayo 2 Super egy 34 milliárd paraméteres, nyíltan elérhető vizuális-nyelvi-cselekvési modell, amely önvezető autók fejlesztését hivatott egységesíteni. A rendszer a 32 milliárd paraméteres Cosmos 3 Super Reasoner nevű okfejtő komponenst és egy 2 milliárd paraméteres, diffúzió-alapú Action Expert modult kapcsolja össze, megerősítő tanulással utótanítva. A vállalat állítása szerint akár hét kamerából 360 fokos érzékelést biztosít, és egyetlen modellből ad jövőbeli pályát, okfejtési láncot, magas szintű cselekvési predikciót, jelenet-alapú kérdésválaszolást és automatikus adatannotálást. Az NVIDIA saját méréseket közölt, amelyek szerint a modell több benchmarkon – köztük pályaelőrejelzésben és LingoQA teszten – felülmúlja a korábbi megoldásokat, ezek az adatok azonban független validálás nélkül a vállalat saját közlésén alapulnak.

NVIDIA nyílt AI-modellje kvantumszámítógépeket kalibrálna

Az NVIDIA saját blogbejegyzése szerint megjelent az Ising Calibration 1.5, egy 31 milliárd paraméteres, nyílt forráskódú vizuális-nyelvi modell, amely kvantumprocesszorok diagnosztikai kimeneteit értelmezi és javaslatot ad a hangolásukra. A vállalat állítása szerint a modell BF16 pontosságnál 11,4 százalékkal kisebb az előző verziónál, és most először NVFP4-kvantált formában is elérhető, ami egyetlen GPU-n vagy NVIDIA DGX Spark eszközön futtatható. Az NVIDIA a QCalEval nevű benchmarkon mért eredmények alapján azt közli, hogy a modell minden nyílt modellnél jobban teljesít, és felveszi a versenyt a vezető zárt rendszerekkel is. A modellt több kubitmodalitás – szupravezető kubitok, kvantumpöttyök, ionok, neutrális atomok – partneradatain tanították, és a teljes csomag, beleértve a súlyokat és az adatkészleteket, OpenMDW licenc alatt válik elérhetővé.

DeepSeek kísérleti vizuális modellt adott ki ügynöki feladatokra

A kínai DeepSeek nyilvánosságra hozta a V4-Flash-Vision-Exp nevű kísérleti, multimodális modellt, amely a szöveges V4-Flash alapmodellt képfeldolgozási képességgel bővíti. A cég saját belső benchmarkjai szerint – ezt fontos hangsúlyozni, mivel független ellenőrzés nem történt – a vizuális változat ügynöki feladatokban közelít az Anthropic Opus 4.8 teljesítményéhez, miközben megőrzi az alapmodell szövegértési és világtudás-képességeit. A modell DeepSeek állítása szerint képeket ír le, szöveget nyer ki képernyőképekből, és diagramokat elemez, valamint kompatibilis az OpenAI és az Anthropic API-formátumaival. A vállalat egyúttal frissítette Harness nevű keretrendszerét is, amely a cikk szerint alapból támogatja az új modellt. A képfeldolgozás technikai részletei – például a fájlformátum-felismerés vagy a tokenköltség – szintén a DeepSeek saját dokumentációjából származó állítások.

Meta bemutatta a Muse Spark 1.2 multimodális képességeit

A Meta AI Research a nyílt súlyú kiadás előtt új értékelési eredményeket és demókat tett közzé a kódolásra fókuszáló Muse Spark 1.2 modellről, amelynek vizuális megértési és következtetési képességeit korábban már előzetesen bemutatták. A vállalat állítása szerint a modell képekből vagy videókból működő weboldalakat és játékokat tud generálni, ahol a helyesség mércéje az, hogy az eredmény megjelenik és a szándékolt módon viselkedik. Ezt egyelőre csak a Meta saját demonstrációi és értékelései támasztják alá, független megerősítés nincs. A cég szerint egy speciális modellváltozat robotvezérlőként működhet egy kétszintű rendszerben, ahol a magas szintű tervező részfeladatokra bontja a célt, ezeket pedig egy alacsony szintű Vision-Language-Action szabályzat hajtja végre.