NVIDIA 公开了一套 Indic 预训练语料与数据生成流水线，语料含 2601.0 亿原生文字 token 和 224.6 亿罗马化 token，覆盖 22 种语言。流水线基于 NeMo Data Designer 和 Gemma-4-31B-it，对 12 种语言做翻译、质量评估与修复，仅保留 75 分以上输出，共挽回 438.4 亿 token。Nemotron 3.5 Super VL 在 Indic 持续预训练后，MILU、Indic MMLU-Pro、Indic ARC-Challenge、Indic ARC-Easy 和 Indic GSM8K 五项基准提升 4.98 至 9.82 个百分点。
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NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL，这是一个 120B 参数、每 token 激活 12B 的 MoE 开源视觉语言模型，支持文本、图像、文档和视频输入，上下文最高 1M tokens，权重以 OpenMDW-1.1 许可发布。NVIDIA 报告其在 GPQA-Diamond 得 89.90、SWE-bench Verified 得 71.07，但在 tau3-bench banking 仅 17.78。模型可在 1x DGX Spark、1x H200、2x H100 或 1x GB200 上运行 NVFP4 检查点，并已上线 Hugging Face、OpenRouter、ModelScope 和 NVIDIA NIM，同时发布面向本地智能体的 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B。
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Nvidia 发布 Nemotron 3.5 Super VL，这是一个 1200 亿参数的开源多模态模型，面向持续在后台运行的企业智能体，处理文本、图像、文档和视频。该模型采用 MoE 架构，每个 token 仅激活 120 亿参数，由 Nvidia 与包含 Mistral AI、Thinking Machines Lab、Perplexity 和 Black Forest Labs 的 Nemotron Coalition 共同开发。同时推出两款面向本地硬件的模型：Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB 可在本地机器运行智能体任务，更小的 Bolt E4B 4GB 面向语音助手，将于本月晚些时候发布。Nvidia 称 Super VL 从 Nemotron 3 Ultra 蒸馏而来，在智能体指令遵循、工具调用、多步业务流程和图像分析任务上以约五分之一参数达到 Ultra 的准确率，在 Hermes 和 LangChain 的智能体测试中得分高于 Ultra，并在 SWE-bench 和 Terminal-Bench 上超过前代 Nemotron 3 Super。权重以 base、post-trained 和 4-bit 压缩三个版本发布，同时公开数据集、训练配方和强化学习环境，预训练与持续预训练使用超过 25 万亿 token。
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Adobe 与 NVIDIA 扩大合作，将 NVIDIA RTX Spark 超级芯片引入 Photoshop、Premiere 和 Substance 3D，AI 处理、编辑、调色与特效最高提速 2 倍。Adobe Brand Concierge 采用 NVIDIA Nemotron 开源模型优化，将于今年晚些时候面向企业客户提供；Frame.io 云端媒体处理借助 NVIDIA 加速，嵌入向量生成约快 5 倍，P95 处理延迟改善 4-5 倍，搜索代理缩小约 80%。
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NVIDIA 发布 RTX Spark，定位为一台面向创作者、玩家和 AI 智能体的 Windows PC，并于 10 月 16 日在旧金山、柏林、台北、北京、伊斯坦布尔、首尔等地举办发布活动。官方汇总了 Tom's Hardware、TrustedReviews、Tom's Guide 等媒体的评价，并提到 Artificial Analysis 的独立测试提供了该笔记本本地 AI 性能的早期参考。活动包含创作、开发和游戏演示，部分场次需提前报名。
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沃尔沃汽车宣布扩大与 NVIDIA 的合作，将 NVIDIA Hyperion 传感器与计算架构、Halos OS 和 Alpamayo Stack 驾驶软件用于未来车型，实现门到门复杂场景的自动驾驶，并逐步引入 eyes-off 和 mind-off 驾驶。该技术将随沃尔沃史上最大规模产品攻势在下一代车型上首发，双方合作始于 2017 年。
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NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL，这是一个开放可定制的多模态模型，采用 120B 参数 MoE 架构，每个 token 激活 12B 参数，面向智能体工作流。该模型在单 GPU 上处理智能体任务的吞吐量最高可达同尺寸其他开放模型的 5 倍，并统一支持推理、指令遵循、工具调用以及文本、图像、文档和视频理解。Scale AI、Ramp、AI21 等机构已对其做后训练，实现最高 40 倍推理成本下降、10 倍延迟下降和 40% 准确率提升，开发者可用 NVIDIA NeMo 进行 SFT、LoRA 和强化学习定制。
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NVIDIA 开源多模态模型 Nemotron 3.5 Super VL 已在 Baseten 上线，这是一个 120B-A12B 的 MoE 模型，面向文本、图像和视频的智能体工作流。它基于 Nemotron 3 Super 架构加入视觉编码器，采用混合 Mamba-Transformer 架构与多 token 预测（MTP），并支持 NVFP4 KV cache 量化以降低长上下文推理显存。NVIDIA 报告称其在 GDPval 上 Elo 为 1190（Nemotron 3 Super 为 493），SciCode 与 GPQA-diamond 也更高；Baseten Loops 在发布当天提供监督微调和强化学习训练支持。
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NVIDIA 过去一年投资北欧科技生态，包括瑞典初创公司 Lovable 和 Legora。北欧 AI 云预计到 2027 年底部署 1 吉瓦容量，瑞典由 Ericsson、AstraZeneca 等组成的财团推出 Sferical One 超级计算机，运行在两套 NVIDIA DGX SuperPOD 上，含 16 机架 DGX GB300 系统和 1,152 块 GPU。Spotify 用 TensorRT-LLM 加速播客推荐，ABB Robotics 借助 Omniverse 实现最高 99% 仿真精度、调试时间减少 80%。
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NVIDIA 加入欧盟委员会在都柏林 AI in Science Summit 上启动的 AI in Science Enablers Initiative，为欧洲科研界提供加速工具、算力与云资源、培训和技术支持。NVIDIA 已发布超过 250 个开放模型、250 个开放数据集和 1400 多个开源软件项目，并推出基于 Nemotron、BioNeMo Agent Toolkit、PhysicsNeMo、Earth-2 和 ALCHEMI NIM 微服务的研究工具。NVIDIA 正与法国、西班牙、瑞典的国家 AI 工厂及 EuroHPC 超算中心合作开放算力，欧洲目前有 35 台超算在建，将服务超过 300 万名研究人员。
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NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL，这是一个 120B 参数的开放模型，面向常驻智能体任务，官方称其在同类开放模型中吞吐最高，比次优模型快 5 倍，准确率接近 NVIDIA 最大推理模型而参数量约为其五分之一。同时推出两款端侧模型 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB 和 Bolt E4B 4GB，前者用原生 2-bit 量化塞进 24GB 显存，可在 RTX/DGX Spark 本地运行智能体任务，后者面向 GeForce RTX、Jetson 上的语音与对话智能体。Super VL 与 Bolt 74B-A9B 已上线 Hugging Face，Bolt E4B 将于 10 月 23 日发布；Super VL 还提供开放权重、开放数据集和训练配方，支持企业用自有数据后训练。
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NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL 与 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 两款开源权重模型，前者在 Artificial Analysis 智能指数上得分 26，成为得分最高的美国开源权重模型，超过 Thinking Machines 的 Inkling Small（25.7）、NVIDIA Nemotron 3 Ultra（23）和 Meta Muse Glimmer（17）。Super VL 支持 1M token 上下文与视觉文本输入，参数量 120B/12B，每任务输出约 46k token，比前代 Nemotron 3 Super 少约 60%，在 NVFP4 权重下与 BF16 得分相差 0.1 分以内。Bolt 是新 Bolt 系列首款模型，74B/9B 参数、256k 上下文，智能指数 21.4，在 100B 以下模型中排第 4、美国同级别中排第 1。
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Artificial Analysis 公布 NVIDIA RTX Spark N1X 笔记本的首份 AA-AgentPerf-Local 结果，该机在 Qwen3.8 27B 上完成本地智能体负载耗时 18.7 分钟，接近 DGX Spark 的 17.3 分钟，比 MacBook Pro（M5 Pro）快 2.0 倍、比 AMD Ryzen AI Halo 快 1.8 倍。测试使用 128 GB 统一内存、6144 核 Blackwell GPU 的原型 15 英寸 Surface Laptop Ultra，售价 5899.99 美元，通过 llama.cpp 的 Windows 原生构建在 GPU 上运行模型。在 Qwen3.6 35B A3B 上耗时 7.6 分钟，在 124B 的 Ling 3.0 Flash 上耗时 15.3 分钟，后者无法装入 MacBook Pro 或 RTX 5090 的内存。
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Artificial Analysis 公布 NVIDIA Vera Rubin NVL72 的首批 AA-AgentPerf 结果，在 DeepSeek V4 Pro 上每兆瓦总吞吐最高约为前代 GB300 NVL72 的 5.7 倍，DeepSeek V4.1 Flash 约 5.4 倍，GLM-5.2 约 3.0 倍，Kimi K3 约 2.8 倍。Vera Rubin NVL72 为机架级系统，含 72 颗 Rubin GPU 和 36 颗 Vera CPU，单颗 Rubin GPU 内存与 Blackwell Ultra 同为 288 GB，但内存带宽提升 2.4 倍。该基准回放真实编码智能体轨迹，请求输入最高 132K token，平均 97% 的输入 token 与上一请求重复。
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微软与 Nvidia 为 RTX Spark 笔记本优化 Windows：该平台采用 Arm CPU、Blackwell GPU 与统一内存，Hermes、Perplexity、OpenClaw 成为首批官方支持的 AI 智能体，可通过 Windows Store 安装更新。Surface Laptop Ultra 最高支持 128GB 统一内存，Nvidia Windows 应用提供滑块手动分配 GPU 显存；Fortnite、Counter-Strike 2、Dota 2 等游戏开箱支持，Call of Duty、Battlefield、PUBG 等反作弊支持将在 2027 年陆续到位。
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Prime Intellect 与 NVIDIA 为 Nemotron 3.5 Super VL 构建了 2500 个企业级验证任务，用 GRPO 在 128 张 NVIDIA GB200 GPU 上训练约 11 小时，使其在 AutomationBench-AA 公开集上从 34.0% 提升到 57.7%。任务按解决方案优先构建，检查项从参考解推导，并经过脚本化捷径攻击与反向测试，最新批次约 18000 次捷径尝试无一通过。训练环境、训练器与模板均已开源，同一流程可在 Prime Intellect Lab 上托管运行。
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NVIDIA 发布开源多模态模型 Nemotron 3.5 Super VL，支持文本、图像、文档和视频输入并输出文本，采用 120B 总参数、每 token 激活 12B 的 MoE 架构。SGLang 提供 Day-0 支持，通过连续批处理、前缀缓存和投机解码部署，在单张 RTX 6000 PRO 上借助 MTP 达到 243.9 tok/s。模型权重已在 Hugging Face 提供 BF16 和 NVFP4 两个版本。
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NVIDIA AI 发帖称本周有大量模型发布，并预告自家也有一款即将到来。Nathan Lambert 转发并猜测这款新模型是 Nemotron 4。
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Nvidia CEO 黄仁勋回应教皇利奥十四世对 AI 安全与监管的批评，称教皇提出的问题必要且重要，并表示双方关心的是同一件事——让 AI 在负责任、安全、可问责的前提下对社会产生积极影响。教皇此前在 9 月底记者会上称 AI 可能毁灭世界的担忧并非“假新闻”，并质疑 Nvidia 的 AI 护栏公告，因为黄仁勋曾主张不应设限、不应由政府监管。
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Nvidia 于 10 月 12 日发布 Vera CPU Rack 规格，首次推出以 CPU 为核心的服务器机架设计，面向 agentic AI 负载。按其架构，GPU 版 Vera Rubin NVL72 机架负责传统 LLM 训练与推理，Vera CPU Rack 则处理 agentic AI 负载。该机架基于第三代 MGX 架构，并将 Vera Rubin 机架及 MGX 1.2 的抽屉式计算托盘设计提交至 Open Compute Project 的 Open DC Initiative。MGX 1.2 兼容 19 英寸机架设备，单机架支持最高 250kW，并引入机架级液冷。
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