英伟达在柏林发布更多开放权重模型，面向欧洲主权AI需求

核心事实

据 The Register 报道，英伟达在柏林 GTC 大会上发布了一批新的开放权重模型，覆盖对话、医疗与机器人等方向，意在回应欧洲对主权 AI 的需求。此次更新包括基于 Nemotron 3.5 的 Nemotron Retriever 嵌入与重排序模型，支持图像与文本嵌入、覆盖 34 种语言，参数规模从 10 亿到 80 亿不等，并提供面向 Blackwell 加速器的 NVFP4 量化版本。同时发布的还有重新训练的 Nemotron Parse 文档解析模型，专门用于从 PDF 中提取信息；以及 Alpamayo 2 Edge，这是其自动驾驶模型的更紧凑版本，面向英伟达 DRIVE AGX Thor 平台运行流式视频与传感器数据。

背景与影响

报道指出，多数企业缺乏从零构建大模型的能力，通常只能基于 Mistral、H Company 等厂商的开放权重模型，用自有数据做微调。英伟达的做法不同之处在于，除权重外还常一并发布训练数据与训练配方，使客户能在底层检查模型，并基于 Nemotron 架构构建完全定制的模型，而非仅靠事后微调修改权重。报道提到，艾伦研究所的 OLMo 模型也采用类似策略。英伟达还称，在 BF16 精度下，其 80 亿参数的嵌入与重排序模型在 ViDoRe V3.1 基准上位列密集模型首位；并称 10 亿参数的 Parse 模型在单张 H100 上每秒可处理约 10.5 页。上述性能说法均为厂商自述。

限制与来源

本文信息来自 The Register 2026 年 10 月 21 日的报道，英伟达未在本站另行确认相关细节。报道还提到，英伟达一周前发布了 Nemotron 3.5 Super 视觉语言模型，并预告 740 亿参数的混合专家模型 Nemotron 3.5 Bolt，称其可在低至 24 GB 显存下运行，将于周五开放下载；该时间表尚未获官方确认。模型的具体可用地区、许可条款与功能支持，请以英伟达官网当前信息为准。