NVIDIA تطلق Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB للعمل بذاكرة 4GB
النموذج اللغوي مفتوح المصدر مبني على Gemma 4 E4B من Google ويعمل محلياً على أجهزة GeForce RTX وJetson وDGX Spark.
أطلقت NVIDIA في 23 أكتوبر 2026 نموذجها اللغوي الخفيف مفتوح المصدر Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB، وهو مصمم للعمل في بيئات تبلغ ذاكرتها نحو 4 غيغابايت، بحسب ما نقله موقع aitimes.com.
النموذج مبني على Gemma 4 E4B من Google مع تطبيق تقنيات التدريب اللاحق الخاصة بـ NVIDIA، ويمكن تشغيله على عتاد الشركة بما يشمل GeForce RTX وJetson وRTX Spark وDGX Spark. ويستهدف تشغيل الوكلاء محلياً وفي الألعاب والروبوتات.
على اختبارات الوكلاء الحوارية الرئيسية سجّل النموذج ارتفاعاً بنحو 40% في المتوسط مقارنة بـ Nemotron 3 Nano 4B، ونحو 10% في المتوسط مقارنة بالنماذج المقارنة. وعند تفعيل وضع الاستدلال خفّض عدد رموز الإخراج بنسبة تصل إلى 80%.
تفوّق النموذج على النماذج المنافسة في 15 من 21 اختباراً، بينما تقدّم Qwen3.5-4B في بعض اختبارات السياق الطويل واستدعاء الأدوات، وسجّل 75.1 نقطة مقابل 55.1 لـ Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB في Tau2-Bench.
يستطيع النموذج استدعاء واجهات API أثناء المحادثة لتنفيذ مهام فعلية، ويدعم متابعة المهام متعددة الأدوار، مع وضع محادثة للإجابات القصيرة مناسب لواجهات الصوت وإمكانية تشغيل وضع الاستدلال أو إيقافه. ويبلغ طول السياق حتى 64,000 رمز ويدعم 35 لغة، بينما دُرّب النموذج الأساسي على أكثر من 140 لغة.
تفاصيل التدريب والتوزيع
استُخدم في التدريب إطارا Nemo-RL وNemo-Gym بتقنيتي RLVR وRLHF، وغطى التدريب اللاحق استدعاء الأدوات واتباع التعليمات والمخرجات المنظمة والحوار متعدد الأدوار بنسبة 2:1 بين بيانات الاستدلال وعدمه. وأُطلق النموذج بصيغة Q4_K_M مكمّمة من نقطة تحقق BF16 مختارة، مع معايرة imatrix بنحو مليون رمز من بيانات التعلم المعزز.
وأصدرت NVIDIA أيضاً DFlash drafter للاستدلال المتوازي يرفع الإنتاجية بنسبة تصل إلى 21% مقارنة بـ DFlash drafter الموجود في Gemma 4 E4B. ويتوفر النموذج عبر Hugging Face وOllama وLM Studio وUnsloth وJetson AI Lab، ويمكن تطبيقه على شخصيات الألعاب باستخدام SDK الاستدلال داخل اللعبة.
أسئلة سريعة
ما حجم الذاكرة التي يحتاجها Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB؟
صُمم للعمل في بيئات تبلغ ذاكرتها نحو 4 غيغابايت.
أين يمكن تنزيل النموذج؟
يتوفر عبر Hugging Face وOllama وLM Studio وUnsloth وJetson AI Lab.
ما طول السياق الذي يدعمه النموذج؟
يدعم سياقاً يصل إلى 64,000 رمز و35 لغة.