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SprachmodellOffene Gewichte

Nemotron 3.5 Bolt E4B

NVIDIA

Veröffentlicht
23. Oktober 2026
Datenstand
24. Oktober 2026
Benchmark-Meta-Score
Nicht berechenbar
Keine 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

AngabeWert 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