एनवीडिया का ओपन नेमोट्रॉन 3.5 लाइटनिंग गति को अधिकतम बुद्धिमत्ता से ज़्यादा प्राथमिकता देता है

Nvidia ने Nemotron 3.5 Lightning लॉन्च किया है, जो उसकी नई Nemotron 3.5 श्रृंखला का पहला मॉडल है। यह Nemotron 3 Nano 30B A3B का सीधा उत्तराधिकारी है और उस मॉडल की हाइब्रिड Mamba-Transformer वास्तुकला को बनाए रखता है: कुल 31.6 बिलियन पैरामीटर, जिनमें से 3.6 बिलियन सक्रिय हैं। स्वतंत्र बेंचमार्किंग प्लेटफॉर्म Artificial Analysis के अनुसार, मॉडल 24 का इंटेलिजेंस इंडेक्स प्राप्त करता है, जो अपने पूर्ववर्ती (15) से नौ अंकों की छलांग है। यह Lightning को OpenAI के gpt-oss-120b (24) के बराबर और Nvidia के अपने Nemotron 3 Super (26) से थोड़ा पीछे रखता है, जो लगभग चार गुना बड़ा है। उसी वर्ग के सबसे बुद्धिमान छोटे मॉडल, जैसे Qwen3.6 35B A3B (32) या Meta का नया Muse Glimmer (35), स्पष्ट रूप से आगे बने हुए हैं। Nvidia का लक्ष्य Lightning को दक्षता सीमा पर एक अलग बिंदु पर रखना है: अंतिम NVFP4 भार के साथ प्रारंभिक परीक्षणों में, मॉडल लगभग 670 टोकन प्रति सेकंड तक पहुँचता है, जो तुलनात्मक मॉडलों में उच्चतम मापा गया मान है और Google के Gemini 3.5 Flash-Lite (386 टोकन/सेकंड) से लगभग दोगुना तेज़ है। इस प्रकार इंटेलिजेंस इंडेक्स का एक कार्य लगभग 0.5 मिनट लेता है, जबकि Qwen3.6 35B A3B को लगभग 3.5 मिनट और Gemma 4 31B को लगभग 5.8 मिनट लगते हैं। मालिकाना मॉडल समग्र दक्षता सीमा पर हावी रहते हैं: Gemini 3.5 Flash-Lite समान समय प्रति कार्य के साथ 37 का इंटेलिजेंस इंडेक्स प्राप्त करता है, GPT-5.6 Luna (max) दो मिनट से कम समय में 52 अंक तक पहुँचता है। Artificial Analysis के अनुसार, सबसे बड़े सुधार एजेंटिक क्षमताओं में देखे गए हैं। GDPval-AA v2 में, Lightning 824 का Elo स्कोर प्राप्त करता है, जो Nemotron 3 Nano से 334 अंकों की वृद्धि है, जो gpt-oss-120b (800) और बड़े Nemotron 3 Super (698) दोनों को पीछे छोड़ता है। Terminal-Bench v2.1 में, स्कोर 7 से बढ़कर 24.3 प्रतिशत हो जाता है, जो लगभग gpt-oss-120b (26.2 प्रतिशत) के स्तर पर है। अनुमेय OpenMDW-1.1 लाइसेंस के साथ, Nvidia मॉडल को उच्च-थ्रूपुट एजेंटिक पाइपलाइनों के लिए एक कुशल वर्कहॉर्स के रूप में स्थापित करता है। Artificial Analysis के अनुसार, Nvidia ने विशिष्ट डोमेन में प्रदर्शन बेहतर करने के लिए पोस्ट-ट्रेनिंग पर CodeRabbit और Harvey जैसे भागीदारों के साथ काम किया। Nvidia मॉडल को BF16 और NVFP4 भार में वितरित करता है; NVFP4 संस्करण भी उच्च-परिशुद्धता संस्करण के न्यूनतम ह्रास के साथ इंटेलिजेंस इंडेक्स पर 24 स्कोर करता है। रीज़निंग मॉडल केवल टेक्स्ट संसाधित करता है और एक मिलियन टोकन की संदर्भ विंडो रखता है। भार तुरंत उपलब्ध हैं; सर्वरलेस इन्फ्रेंस DeepInfra, Fireworks, FriendliAI, CoreWeave, GMI Cloud, Nebius और Crusoe द्वारा प्रदान किया जाता है।