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Nemotron 3.5 Bolt E4B
NVIDIA
- Veröffentlicht
- 23. Oktober 2026
- Datenstand
- 24. Oktober 2026
- Benchmark-Meta-Score
- Nicht berechenbarKeine unabhängigen Werte
- Eingabe
- Text laut Hugging Face. NVIDIA berichtet zusätzlich Bild- und Audioeingaben über NIM.
- Ausgabe
- Text
Nemotron 3.5 Bolt E4B umfasst 8 Milliarden Gesamtparameter und 4 Milliarden effektive Parameter. Es baut auf Gemma-4-E4B-it auf. Die BF16-Konfiguration nennt 65.536 Kontext-Token; OpenMDW 1.1 regelt die Modellgewichte.
Bei den Eingabemodalitäten gibt es unterschiedliche Angaben. Die Hugging-Face-Karte nennt Text. NVIDIAs technischer Bericht dokumentiert zusätzlich Bild- und Audioeingaben über NIM sowie entsprechende Tests. Er hält zugleich fest, dass das Post-Training textbasiert war.
Technische Daten und Zugang
| Angabe | Wert und Quelle |
|---|---|
| Anbieterkennung | nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Bolt-E4B-BF16Quelle |
| Zugang | Offene Gewichte; lokale Bereitstellung sowie NVIDIA NIMQuelle |
| Eingabemodalitäten | Text laut Hugging Face. NVIDIA berichtet zusätzlich Bild- und Audioeingaben über NIM.Quelle |
| Ausgabemodalitäten | TextQuelle |
| Lizenz | OpenMDW 1.1; das Modell wurde aus Gemma-4-E4B-it weitertrainiert, dessen Basislizenz NVIDIA separat als Apache 2.0 aufführt.Quelle |
| Kontextfenster | Die BF16-Konfiguration und der NIM-Bericht nennen 65.536 Token. Das Modellkartenfeld beschreibt Eingabe und Ausgabe jeweils als bis zu 64K.Quelle |
| Modalitätsangaben | Die Hugging-Face-Modellkarte listet Text als Ein- und Ausgabe. Der technische Bericht beschreibt zusätzlich Bild- und Audioeingaben in NIM sowie Bild- und Audiotests. Der Bericht sagt zugleich, dass das Post-Training textbasiert war.Quelle |
| Architektur | Aus Gemma-4-E4B-it weitertrainiert; 8 Milliarden Gesamt- und 4 Milliarden effektive Parameter.Quelle |
| Reasoning und Werkzeuge | Reasoning lässt sich mit enable_thinking ein- und ausschalten; Werkzeugaufrufe und DFlash-Spekulativdekodierung sind für NIM dokumentiert.Quelle |
| Datenstand | Die Modellkarte nennt Mai 2026 als Ende der Modell-Datenperiode.Quelle |
| Quantisierte Variante | Die 4-GB-Q4_K_M-Variante ist eine weitere veröffentlichte Quantisierung desselben Modells. Benchmarks für Q4_K_M, IQ4_XS und IQ4_NL sind getrennt gekennzeichnet.Quelle |
| Gehosteter Preis | Für NVIDIA NIM ist kein dauerhafter API-Preis belegt. Offene Gewichte bedeuten keinen kostenlosen gehosteten API-Zugang.Quelle |
| Lizenz | OpenMDW-1.1Quelle |
| Basismodell | Gemma-4-E4B-itQuelle |
| Kontextfenster in Token | 65.536Quelle |
| Parameterangabe | 8B insgesamt, 4B effektivQuelle |
| Modalitätsangaben | Die Hugging-Face-Modellkarte nennt Text; laut technischem Bericht akzeptiert das herunterladbare NIM Text, Bilder und AudioQuelle |
| Veröffentlichung | 2026-10-23Quelle |
| Zugang laut Quelle | Offene Gewichte zur lokalen Bereitstellung; herunterladbares NVIDIA NIM; kein fortlaufender Preis für eine gehostete API belegtQuelle |
| Reasoning-Steuerung | Reasoning lässt sich mit enable_thinking aktivieren oder deaktivieren; Tool-Aufrufe und DFlash sind dokumentiertQuelle |
| Datenstichtag des Post-Trainings | 2026-05Quelle |
| Ausgabelimit laut Quelle | Bis zu 64K Token (Die Modellkarte nennt den gerundeten Wert 64K. Ein exaktes ganzzahliges Ausgabelimit ist damit nicht belegt.)Quelle |
Benchmark-Metaanalyse
Gesamt- und Bereichsscores
Diese Gradually-Indizes ordnen ausgewählte veröffentlichte Messwerte auf einer Skala von 0 bis 100 ein. Sie sind keine Prozentgenauigkeit und keine Garantie für ein Ergebnis in deiner Anwendung.
Gesamtindex
Noch nicht genug unabhängige Werte für einen Score
vorläufig
- Testreihen
- 0
- Testfamilien
- 0 / 65
- Quellen
- 0
- Anteil am festen Testpanel (informativ)
- 0 %
Dokumentierte Methode · Einbezogene Testfamilien und Messwerte
Methodenfassung: benchmark-meta-score-v3
Es zählen aktive Messwerte aus geprüften Primärquellen, wenn mindestens fünf Modelle im selben dokumentierten Vergleichsschnitt aus Datensatz, Harness, Agent, Werkzeugen und Versuchsanzahl verglichen werden. Pro Benchmark-Reihe und Auswerter zählt ein gemeinsamer Setup-Schnitt aus dem neuesten Abruf. Bei mehreren ausdrücklich erfassten Reasoning-Stufen derselben Quelle und Testreihe zählt die höchste dokumentierte Stufe (none bis max), nicht der höchste Ergebniswert. Die ausdrückliche Quellenangabe „Non-reasoning“ entspricht none. Unbekannte oder mehrdeutige Stufen führen zum Ausschluss des Modells aus der betreffenden Reihe. Innerhalb jeder Reihe werden Prozentwerte und Quoten logit-transformiert, andere Einheiten bleiben unverändert, und anschließend werden alle Werte standardisiert. Ein Ein-Faktor-Modell schätzt daraus eine gemeinsame Leistungsstärke je Modell und je Reihe, wie deutlich sie zwischen den Modellen trennt. Bereichswerte weichen davon nur so weit ab, wie die eigenen Ergebnisse im Bereich es belegen. Der Gesamtwert gewichtet die Kernbereiche mit 75 % und Finanzen, Recht und Gesundheit mit 25 %. Er erfordert mindestens acht Testreihen aus zwei Quellen und drei Bereichen. Die Skala von 0 bis 100 bezieht sich auf eine feste Referenzgruppe aus 29 Sprachmodellen, deren Durchschnitt bei 50 liegt.
Veröffentlichte modellabhängige Parameter können abweichen. Das ist kein kontrolliertes Experiment; solche Vergleiche werden als vorläufig gekennzeichnet.
Nicht gemessene Reihen werden nicht als Nullwert eingesetzt. Fehlen einem Modell eigene Werte in einem Kernbereich, steht dort seine Gesamtstärke, und der Hinweis „geschätzt, ohne eigene Werte in …“ nennt den Bereich. Weniger Testreihen führen zu einem größeren Standardfehler.
Das 95-%-Intervall folgt aus dem Standardfehler von 200 Neuberechnungen mit zufällig neu gezogenen Testfamilien. Es beschreibt, wie genau die erfassten Testreihen den Wert festlegen. Es ist keine Prognose für künftige Aufgaben oder spätere Neuberechnungen mit anderen Teilnehmern.
Die Quellenzahl ist keine Anzahl unabhängiger Experimente.
OECD-Handbuch zu zusammengesetzten IndikatorenAlle 0 Testfamilien und 0 von 0 Rohmesswerten sind hier aufgeführt. Die vollständige Rechnung für alle Modelle enthält der JSON-Export.
Benchmarkquellen im Überblick
Jeder Auswerter misst andere Fähigkeiten unter eigenen Bedingungen. Testreihen, Gesamtindizes und ihre Komponenten bleiben getrennt. Die Ergebnisse darunter behalten ihre Skalen, Konfigurationen und Quelldaten.
| Auswerter | Testreihen | Gesamtindizes | Erfasste aktive Messwerte |
|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | 1 | 0 | 1 |
| Scale AI Evals | 0 | 0 | 1 |
Die Abdeckung ist keine Qualitätsrangliste. Überschneidende Tests und mehrere Einstellungen zählen nicht als unabhängige Versuche. Herstellerangaben, historische und strittige Ergebnisse bleiben außerhalb dieser Übersicht und sind in den Detailbelegen gekennzeichnet.
Bei 1 Messwerten dieser Quellen ist die Zuordnung zu einer Testreihe noch offen. Sie erhöhen die Zahl der Testreihen nicht.
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Messungen ohne passende Vergleichswerte
Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.
MultiChallenge (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 53.1
- Bewertung
- 53.1
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Kategorie
- Chat, tool use, instruction, context, grounding
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB technical report
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-24
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. BF16-Checkpoint; Reasoning aktiviert; Evaluationseinstellungen gemäß Tabelle 2 und den zugehörigen Methodenhinweisen.
RoleMRC (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 80.63
- Bewertung
- 80.63
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Kategorie
- Chat, tool use, instruction, context, grounding
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB technical report
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-24
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. BF16-Checkpoint; Reasoning aktiviert; Evaluationseinstellungen gemäß Tabelle 2 und den zugehörigen Methodenhinweisen.
Brevity Benchmark (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 82.52
- Bewertung
- 82.52
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Kategorie
- Chat, tool use, instruction, context, grounding
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB technical report
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-24
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. BF16-Checkpoint; Reasoning aktiviert; Evaluationseinstellungen gemäß Tabelle 2 und den zugehörigen Methodenhinweisen.
BFCL-v3 (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 68.51
- Bewertung
- 68.51
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Kategorie
- Chat, tool use, instruction, context, grounding
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB technical report
- Status
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- Abrufdatum
- 2026-10-24
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. BF16-Checkpoint; Reasoning aktiviert; Evaluationseinstellungen gemäß Tabelle 2 und den zugehörigen Methodenhinweisen.
When2Call Multi-Turn (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 63.36
- Bewertung
- 63.36
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Kategorie
- Chat, tool use, instruction, context, grounding
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB technical report
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-24
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. BF16-Checkpoint; Reasoning aktiviert; Evaluationseinstellungen gemäß Tabelle 2 und den zugehörigen Methodenhinweisen.
ToolSandbox (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 68.77
- Bewertung
- 68.77
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Kategorie
- Chat, tool use, instruction, context, grounding
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB technical report
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- Abrufdatum
- 2026-10-24
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. BF16-Checkpoint; Reasoning aktiviert; Evaluationseinstellungen gemäß Tabelle 2 und den zugehörigen Methodenhinweisen.
Tau2-Bench (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 55.1
- Bewertung
- 55.1
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Kategorie
- Chat, tool use, instruction, context, grounding
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB technical report
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-24
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. BF16-Checkpoint; Reasoning aktiviert; Evaluationseinstellungen gemäß Tabelle 2 und den zugehörigen Methodenhinweisen.
IHEval (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 84.79
- Bewertung
- 84.79
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Kategorie
- Chat, tool use, instruction, context, grounding
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB technical report
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-24
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. BF16-Checkpoint; Reasoning aktiviert; Evaluationseinstellungen gemäß Tabelle 2 und den zugehörigen Methodenhinweisen.
AgentIF (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 25.81
- Bewertung
- 25.81
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Kategorie
- Chat, tool use, instruction, context, grounding
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB technical report
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-24
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. BF16-Checkpoint; Reasoning aktiviert; Evaluationseinstellungen gemäß Tabelle 2 und den zugehörigen Methodenhinweisen.
StructEval-T (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 80.4
- Bewertung
- 80.4
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Kategorie
- Chat, tool use, instruction, context, grounding
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB technical report
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-24
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. BF16-Checkpoint; Reasoning aktiviert; Evaluationseinstellungen gemäß Tabelle 2 und den zugehörigen Methodenhinweisen.
IFBench (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 63.79
- Bewertung
- 63.79
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Kategorie
- Chat, tool use, instruction, context, grounding
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB technical report
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-24
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. BF16-Checkpoint; Reasoning aktiviert; Evaluationseinstellungen gemäß Tabelle 2 und den zugehörigen Methodenhinweisen.
InverseIFEval (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 46.84
- Bewertung
- 46.84
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Kategorie
- Chat, tool use, instruction, context, grounding
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB technical report
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-24
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. BF16-Checkpoint; Reasoning aktiviert; Evaluationseinstellungen gemäß Tabelle 2 und den zugehörigen Methodenhinweisen.
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Veröffentlichte Preise
- Gehosteter Preis
- Für NVIDIA NIM ist kein dauerhafter API-Preis belegt. Offene Gewichte bedeuten keinen kostenlosen gehosteten API-Zugang.Quelle
Quellen und Datenstand
| Art | Nachweis und Datenstand |
|---|---|
| Eingabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 24. Oktober 2026. |
| Ausgabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 24. Oktober 2026. |
| Recherchestand | Recherchestand 24. Oktober 2026. 153 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell. |
| Ungeklärt | Anzahl der Benchmarksprachen Hinweis Die Bildunterschrift zu Tabelle 6 nennt 36 Sprachen für WMT24++, das veröffentlichte Raster enthält jedoch 37 Zeilen mit Sprachcodes plus Durchschnitt. Alle 37 abgedruckten Zeilen bleiben erhalten; der Zählwiderspruch ist ungeklärt. |
| Ungeklärt | Grenzen der Audioeingabe Hinweis Laut Bericht akzeptiert das NIM Spracheingaben bis zu 30 Sekunden. Audio MultiChallenge enthält längere Turns, und das berichtete Ergebnis unterliegt ausdrücklich diesem Limit. |
| Nicht veröffentlicht | Preise der gehosteten API Hinweis NVIDIA NIM ist ein herunterladbarer Microservice zur lokalen Bereitstellung. Ein Preis für eine öffentliche gehostete API oder ein wiederkehrendes Anbieterangebot ist nicht dokumentiert. |
| Nicht veröffentlicht | Artificial Analysis Intelligence Index Hinweis Die exakte Modellzeile veröffentlicht weder einen Intelligence Index noch eine Kohorte seiner Komponenten. Der separat veröffentlichte Einzelmesswert bleibt erfasst. |
| Ungeklärt | Aktuelle OpenCompass-Ergebnisse Hinweis Die aktuelle öffentliche OpenCompass-Rangliste konnte bei der Quellenprüfung nicht vollständig ausgelesen werden. Mögliche Ergebnisse für dieses genaue Modell bleiben deshalb ungeklärt. |
| In den geprüften Quellen nicht gefunden | Modellgenaue ARC-Prize-Ergebnisse Hinweis Die vollständigen aktuellen öffentlichen ARC-Prize-Auswertungen und das Modellregister wurden gelesen. Für dieses Zielmodell findet sich keine exakte Identität in ARC-AGI-1/2/3. Ähnliche Namen ohne exakte Modellbrücke wurden nicht zugeordnet. |
| Weitere Quelle | NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB model card (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt E4B NIM model card (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt E4B technical report (abgerufen 24. Oktober 2026) · NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt E4B technical report · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 24. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt E4B release page (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Scale Labs MultiChallenge (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 24. Oktober 2026) |