NVIDIA erweitert Nemotron: Nur für Super VL liegen unabhängige Messwerte vor

NVIDIA erweitert Nemotron um Super VL, Bolt, Retriever, Kumo und das Quantenmodell Ising

NVIDIA baut seine offene Modellfamilie aus. Nach Angaben des Unternehmens gehören nun Nemotron 3.5 Super VL und Nemotron 3.5 Bolt dazu, außerdem die Nemotron-Retriever-Modelle für Embedding, Reranking und Dokumenten-Parsing und die neue Kumo-Familie. Kumo umfasst Open-Weight-Basismodelle und Bibliotheken für strukturierte Geschäftsdaten. Hinzu kommen Cosmos 3.5, Alpamayo 2 Edge für autonome Fahrzeuge, BioNeMo für Gesundheit und Wissenschaft sowie Ising für das Quantencomputing.

Die Nemotron-Modelle verarbeiten Text und Bilder. Laut NVIDIA entstehen sie mit Daten, Forschung und Expertise der Nemotron Coalition. Als europäische Partner nennt das Unternehmen Mistral, Black Forest Labs und H Company. Als Anwender führt es unter anderem SAP, Salesforce, Dassault Systèmes, Domyn, Dream, Shopify, Synopsys und WPP auf, dazu Kunden von Palantir.

Das zentrale Versprechen lautet: Organisationen sollen die Modelle mit eigenen Daten anpassen und auf Infrastruktur betreiben, die sie selbst kontrollieren. NVIDIA behauptet außerdem „führende Genauigkeit“ bei geringeren Kosten. Beides sind Herstellerangaben. Prüfen lassen sie sich nur mit unabhängigen Benchmarks.

Für den größten Teil der Ankündigung fehlen solche Daten. Zu Bolt, Retriever, Kumo, Cosmos 3.5, Alpamayo 2 Edge und BioNeMo liegen im vorliegenden Material keine Angaben zu Größe, Verfügbarkeit oder Benchmarks vor. Unabhängig vermessen ist allein Super VL.

Super VL erreicht Index 26 bei Artificial Analysis, ist aber ausführlich

Für Nemotron 3.5 Super VL liefert Artificial Analysis die einzigen unabhängigen Zahlen. Das Modell nimmt Text und Bilder entgegen, gibt Text aus und bietet ein Kontextfenster von 1M Token. Auf dem Intelligence Index erreicht es 26. Der Median vergleichbarer Modelle liegt bei 8. Die Ausgabe läuft mit 430 Token pro Sekunde.

Beim Preis nennt die Analyse 0,23 $ je 1M Input-Token und 0,57 $ je 1M Output-Token. Damit liegt das Modell unter den Medianwerten von 0,30 $ und 0,81 $. Den Dämpfer liefert die Ausführlichkeit: Für den Index erzeugte das Modell 170M Token, der Median liegt bei 100M. Artificial Analysis nennt das „somewhat verbose“. Wer pro Aufgabe zahlt, merkt das. Mehr erzeugte Token kosten mehr, auch wenn der Tokenpreis niedrig ist.

Super VL ist über sieben API-Anbieter erreichbar. Am schnellsten ist Baseten mit 544 Token pro Sekunde und 3,97 Sekunden bis zum ersten Token. Am günstigsten ist Together AI (NVFP4) mit einem gemischten Preis von 0,09 $. Crusoe und Baseten folgen mit je 0,12 $.

NVIDIA spricht von „höchstem Durchsatz“ und der „höchsten Recheneffizienz unter offenen Reasoning-Modellen“. Die Messungen stützen ein schnelles, günstiges Modell. Die Behauptung zur höchsten Effizienz stützen sie nicht. Ein Vergleich mit Mistral, Qwen oder Llama geht aus dem Material nicht hervor. Verglichen wird dort nur mit dem Median von Modellen derselben Größenklasse.

Ein Community-Tester sieht Bolt hinter Nemotron Nano

Ein Beitrag auf r/LocalLLaMA vom 16. Oktober zeichnet ein anderes Bild. Der Verfasser schreibt, die 3.5-Releases hätten in seinen Spezialtests zu pandas/numpy und datengetriebener Entscheidungsfindung (DDDM) nicht überzeugt. Bei mittelschwerem Reasoning bleibe Bolt hinter Nemotron Nano zurück.

Der Widerspruch zum Index-Wert 26 ist nur scheinbar. Es handelt sich um eine Einzelstimme ohne dokumentierte Methodik, und die Tests sind domänenspezifisch. Artificial Analysis misst einen standardisierten Gesamtindex, der Beitrag beschreibt persönliche Aufgaben. Außerdem betrifft die Kritik Bolt, das Artificial Analysis im Material nicht bewertet. Beide Aussagen beruhen auf verschiedenen Messgrundlagen und schließen einander nicht aus. Belastbar ist keine von beiden für das Gesamtbild der Familie.

Offene Trainingsdaten: Versprechen der Familie gegen den Stand der Super-Dokumentation

NVIDIA beschreibt Nemotron als offene Familie mit „transparent training data“. Modelle und Trainingsdaten sollen offen auf Hugging Face erscheinen. Zudem ist die Familie als NIM-Microservices verfügbar. Die Dokumentation zu Nemotron 3.5 Super, dem Textmodell, sagt dagegen, der veröffentlichte Checkpoint sei mit Daten trainiert, die noch nicht veröffentlicht sind.

Ein Zeitversatz oder der Unterschied zwischen Familienaussage und einzelnem Checkpoint könnte die Lücke erklären. Das Material klärt es nicht. Ebenso fehlt die Angabe, ob und wann die Daten nachgereicht werden und ob dies für Super VL und Bolt gilt.

Die Dokumentation enthält außerdem einen Tech-Report-Vergleich mit sechs offenen Modellen. Gegenüber Nemotron 3 Ultra, das rund 4,6-mal so viele aktive Parameter hat, liegt Super 3.5 unter anderem bei SWE-bench Pro, GPQA-Diamond, HLE und WMT24++ höher. Bei SWE-bench Verified, LiveCodeBench v6, IFBench und MMLU-ProX liegt es niedriger. Die Werte beziehen sich auf den veröffentlichten, MTP-verstärkten Checkpoint, also auf genau jenen mit unveröffentlichten Trainingsdaten.

Für die Nutzungsrechte ist die Lizenz maßgeblich, zuletzt geändert am 15. Dezember 2025. Sie definiert als „Work“ ausdrücklich Modell, Software, Checkpoints, gelernte Gewichte, Parameter, Konfigurationsdateien und Dokumentation. Sie regelt Nutzung, Vervielfältigung, Änderung und Weitergabe von Works und Derivative Works. Ob genau diese Lizenz für die neuen Modelle gilt, ist aus dem Material nicht belegt.

Von Finanzzusagen zu benannten Modellen: Anschluss an die Europa-Pläne

Die Modellseite hat eine Vorgeschichte. Im Juni 2025 kündigte NVIDIA auf der GTC Paris an, mit Modellbauern aus Frankreich, Italien, Polen, Spanien und Schweden souveräne Modelle mit Nemotron-Techniken zu optimieren. Training und Inferenz sollten auf Infrastruktur europäischer NVIDIA Cloud Partners laufen. Beteiligt waren unter anderem BSC, Bielik.AI, H Company, Domyn, LightOn und TII.

Spätere Berichte nannten rund 2 Mrd. Dollar geplante Investitionen in Europa und 13 europäische Start-ups, jeweils ohne konkrete Summen. Das waren Finanzzusagen und Namenslisten. Neu ist nun ein Portfolio mit benannten Produkten. Eines davon, Super VL, ist bereits extern vermessen.

Offen bleibt vieles. Das Material zeigt nicht, ob sich Sprach- und Partnerbezüge über die Ankündigungen von 2025 hinaus konkretisieren. Unklar ist auch, ob die 13 Start-ups mit den Coalition-Partnern Mistral, Black Forest Labs und H Company übereinstimmen. Wer im europäischen Markt durch das Angebot verliert, lässt sich aus den Quellen nicht ableiten.