ORGANIZZAZIONE VERIFICATA

NVIDIA

Consulta i modelli documentati, le valutazioni pubblicate e le fonti primarie associate a questa organizzazione.

01 / MODELLI

Catalogo verificato

NVIDIA Nemotron 3 Ultra

Modello MoE aperto da 550B parametri per orchestrazione, ricerca, codice e agenti di lunga durata.

18 SET 2026 ASSISTENTI LOCALI COMPATTI

Modello compatto di NVIDIA pubblicato il 23 ottobre 2026, sottoposto a post-addestramento a partire da Gemma-4-E4B-it. Ha circa 8 miliardi di parametri totali e 4 miliardi effettivi; E4B non indica un MoE con quattro miliardi di parametri attivi. Raggruppiamo BF16 e GGUF Q4_K_M in una scheda, con risultati separati per precisione. La modalità documentata è da testo a testo: essere destinato agli assistenti vocali non lo rende un sistema di riconoscimento o sintesi audio.

24 OTT 2026 RENDERING VISIVO DI SIMULATORI

Cosmos3-Nano-Sim-Transfer

Modello causale distillato di NVIDIA, pubblicato il 20 ottobre 2026 per convertire i controlli visivi della simulazione in video RGB. Geometria, fisica e verità di riferimento restano parte del simulatore classico; la rete fornisce l’aspetto visivo. Accetta testo e controlli di profondità, segmentazione, bordi o sfocatura. Non è una policy che produce azioni robotiche né un motore fisico certificato.

21 OTT 2026 SIMULAZIONE CONDIZIONATA DALLE AZIONI

Cosmos3-Nano-Sim-Bimanual

Modello causale di NVIDIA per simulare visivamente la manipolazione bimanuale e la navigazione della telecamera, pubblicato il 20 ottobre 2026. Riceve un’immagine iniziale, azioni del robot, traiettoria della telecamera e testo facoltativo. Il suo output è video, non azioni: non va confuso con una policy di controllo. Il checkpoint dichiara un corpo AgiBot; altre morfologie richiedono una convalida specifica.

21 OTT 2026 GENERAZIONE MULTIVISTA PER LA GUIDA

Cosmos3-Nano-Transfer-Auto

Modello bidirezionale di NVIDIA per generare scene di guida con video multivista e LiDAR sincronizzati. Pubblicato il 20 ottobre 2026, combina testo, controlli di mondo WSM e un’immagine iniziale facoltativa. Supporta fino a undici telecamere standard o fisheye e fino a 300 fotogrammi per vista. È generazione batch, non il modello causale di simulazione Sim-Auto.

21 OTT 2026 SIMULAZIONE CAUSALE MULTIVISTA

Cosmos3-Nano-Sim-Auto

Variante causale distillata di Cosmos3-Nano-Transfer-Auto, pubblicata da NVIDIA il 20 ottobre 2026 per la simulazione di guida in loop chiuso. Produce video multivista e LiDAR sincronizzati a partire da controlli e testo. Supporta fino a undici telecamere. La capacità di rispondere ai controlli durante una sequenza la distingue dal generatore bidirezionale, ma non costituisce una policy di guida autonoma.

21 OTT 2026 RICERCA NELLA ROBOTICA CHIRURGICA

Cosmos3-H-Embodied-Nano

Checkpoint di ricerca pubblicato il 20 ottobre 2026 per la robotica chirurgica. Un unico modello offre tre modalità: dinamica diretta dalle azioni al video, dinamica inversa dal video alle azioni e policy condizionata da immagine, testo e cronologia. Deriva da Cosmos3-Nano, con torre di ragionamento Qwen3-VL e fine-tuning della torre generativa. Non si tratta di tre modelli indipendenti né di un dispositivo medico autorizzato.

21 OTT 2026 EDITING INDUSTRIALE SIM-TO-REAL

CDF Sim2Real SMT Solderlight

Modello di editing d’immagine NVIDIA, versione 1.0.0 pubblicata il 20 ottobre 2026. Trasforma ritagli sintetici di componenti di circuiti stampati renderizzati in Omniverse in uno stile d’illuminazione da ispezione ottica. Deriva da Qwen-Image-Edit con un fine-tuning LoRA fuso: il pacchetto include l’intera pipeline, non un adattatore separato. L’utente fornisce l’immagine; l’istruzione inglese è fissa, non un prompt libero.

20 OTT 2026 RECUPERO MULTIMODALE DEI DOCUMENTI

Nemotron 3.5 Embed 1B BF16

Modello di embedding NVIDIA con 1,55 miliardi di parametri, pubblicato il 20 ottobre 2026. Vettorizza documenti testuali, immagini di pagina o entrambi, con query esclusivamente testuali. Distillato da Embed 8B, mantiene congelata la torre testuale di Nemotron 3 Embed 1B e aggiunge il recupero visivo. Il vettore ha 2.048 dimensioni; non condivide automaticamente lo spazio del modello 8B.

20 OTT 2026 RECUPERO MULTIMODALE DEI DOCUMENTI

Nemotron 3.5 Embed 8B BF16

Modello di embedding NVIDIA con 8,38 miliardi di parametri, pubblicato il 20 ottobre 2026. Vettorizza testo, immagini di pagina o entrambi per la ricerca con query testuali. Mantiene congelata la torre di Nemotron 3 Embed 8B e aggiunge la visione tramite Pixtral. Conserva lo spazio degli embedding testuali del predecessore; produce vettori di 4.096 dimensioni, non risposte conversazionali.

20 OTT 2026 RIORDINAMENTO MULTIMODALE DEI DOCUMENTI

Nemotron 3.5 Rerank 8B BF16

Reranker NVIDIA con 8,38 miliardi di parametri, pubblicato il 20 ottobre 2026. Assegna un punteggio a ogni coppia query testuale-documento; il documento può contenere testo, un’immagine di pagina o entrambi. Completa il recupero iniziale riordinando i candidati; non genera risposte né embedding. Combina un codificatore visivo Pixtral con una torre Ministral3 bidirezionale.

20 OTT 2026 OCR STRUTTURATO DA 0,631B PARAMETRI

Nemotron 3.5 Parse

Modello NVIDIA pubblicato il 17 ottobre 2026 per trasformare immagini di pagine in testo strutturato, classi semantiche, riquadri e ordine di lettura. Combina C-RADIOv4-SO400M con un decoder mBART a dieci strati e 630.800.496 parametri unici. Accetta un’immagine RGB e un prompt di attività; i PDF vanno convertiti in immagini delle pagine. Non genera immagini né sostituisce un assistente generalista.

18 OTT 2026 RAGIONAMENTO RICORRENTE DA 4B

Nemotron Labs Dory 1.0 4B

Modello testuale NVIDIA pubblicato il 16 ottobre 2026, con 4 miliardi di parametri e architettura ricorrente. Riutilizza un blocco di livelli per regolare il calcolo per token senza cambiare checkpoint. Sono documentati l’inglese e un contesto validato di 256K token. Non genera immagini, audio o video.

17 OTT 2026

02 / VALUTAZIONI

Risultati pubblicati

I dati sono mostrati con il contesto comunicato dalla fonte. Un risultato del fornitore non equivale a un confronto indipendente e non sostituisce una valutazione propria.

Modello	Benchmark	Risultato	Metrica
NVIDIA Nemotron 3 Ultra	Coste en SWE-bench	Fino a −30 %	Costo per attività completata pubblicato
Nemotron 3.5 Bolt E4B	BFCL-v3	BF16: 68,51 % · Q4_K_M: 67,31 %	Più alto è meglio
Nemotron 3.5 Bolt E4B	ToolSandbox	BF16: 68,77 % · Q4_K_M: 74,13 %	Più alto è meglio
Nemotron 3.5 Bolt E4B	RULER (64K)	BF16: 86,99 % · Q4_K_M: 85,76 %	Più alto è meglio
Cosmos3-Nano-Sim-Transfer	PAI-Bench-C TransferBench DOVER ↑	10,175942	Punteggio
Cosmos3-Nano-Sim-Transfer	PAI-Bench-C TransferBench segmentation mIoU ↑	0,73776	Punteggio
Cosmos3-Nano-Sim-Transfer	PAI-Bench-C TransferBench depth SI-RMSE ↓	0,619426	Punteggio
Cosmos3-Nano-Sim-Bimanual	PAI-Bench-G I2V Video Quality ↑	73,9099	Punteggio
Cosmos3-Nano-Sim-Bimanual	PAI-Bench-G I2V ATE ↓	4,7072	Punteggio
Cosmos3-Nano-Transfer-Auto	Cosmos3 Driving T2V CFG3 FID ↓	45,5	Punteggio
Cosmos3-Nano-Transfer-Auto	Cosmos3 Driving T2V CFG3 FVD-I3D ↓	488	Punteggio
Cosmos3-Nano-Transfer-Auto	Cosmos3 Driving I2V CFG3 FID ↓	27,8	Punteggio
Cosmos3-Nano-Transfer-Auto	Cosmos3 Driving I2V CFG3 FVD-I3D ↓	238	Punteggio
Cosmos3-Nano-Sim-Auto	Cosmos3 Driving T2V CFG1 FID ↓	48,6	Punteggio
Cosmos3-Nano-Sim-Auto	Cosmos3 Driving T2V CFG1 FVD-I3D ↓	480	Punteggio
Cosmos3-Nano-Sim-Auto	Cosmos3 Driving I2V CFG1 FID ↓	33,6	Punteggio
Cosmos3-Nano-Sim-Auto	Cosmos3 Driving I2V CFG1 FVD-I3D ↓	325	Punteggio
Cosmos3-H-Embodied-Nano	Cosmos3-H held-out 640 forward PSNR ↑	26,1 dB	Punteggio
Cosmos3-H-Embodied-Nano	Cosmos3-H held-out 640 inverse action MSE ↓	0,009	Punteggio
Cosmos3-H-Embodied-Nano	Cosmos3-H held-out 640 policy mean action MSE ↓	0,052	Punteggio
Cosmos3-H-Embodied-Nano	Cosmos3-H held-out 640 policy best-of-4 action MSE ↓	0,033	Punteggio
Nemotron 3.5 Parse	ParseBench Overall (triple-pass union)	75,20	Più alto è meglio
Nemotron 3.5 Parse	ParseBench Tables (triple-pass union)	84,67	Più alto è meglio
Nemotron 3.5 Parse	ParseBench Charts (triple-pass union)	64,40	Più alto è meglio
Nemotron 3.5 Parse	ParseBench Content Faithfulness (triple-pass union)	87,96	Più alto è meglio
Nemotron 3.5 Parse	ParseBench Semantic Formatting (triple-pass union)	68,28	Più alto è meglio
Nemotron 3.5 Parse	ParseBench Visual Grounding (triple-pass union)	70,67	Più alto è meglio
Nemotron 3.5 Parse	IndicVisionBench OCR ANLS-char	83,73	Più alto è meglio
Nemotron 3.5 Parse	IndicVisionBench OCR CER	16,00	Più basso è meglio
Nemotron 3.5 Parse	MOSCAR Character Bag F1	99,51	Più alto è meglio
Nemotron 3.5 Parse	MOSCAR CER	1,35	Più basso è meglio
Nemotron Labs Dory 1.0 4B	SciCode	34,94	Punteggio BF16 · 2 cicli
Nemotron Labs Dory 1.0 4B	SWE-bench Verified	59,5	Punteggio BF16 · 2 cicli
Nemotron Labs Dory 1.0 4B	Terminal-Bench 2.1 (Terminus 2)	18,1	Punteggio BF16 · 2 cicli
Nemotron Labs Dory 1.0 4B	Tau3-bench (Banking)	12,89	Punteggio BF16 · 2 cicli
Nemotron Labs Dory 1.0 4B	GDPval-AA v2 (NVIDIA anchors)	946	Elo BF16 · 2 cicli
Nemotron Labs Dory 1.0 4B	GPQA Diamond (sin herramientas)	72,41	Punteggio BF16 · 2 cicli
Nemotron Labs Dory 1.0 4B	HLE (texto, sin herramientas)	10,89	Punteggio BF16 · 2 cicli
Nemotron Labs Dory 1.0 4B	IFBench	77,94	Punteggio BF16 · 2 cicli
Nemotron Labs Dory 1.0 4B	AA-LCR (NVIDIA, Qwen3 judge)	71	Punteggio BF16 · 2 cicli
Nemotron Labs Dory 1.0 4B	AA-Omniscience (accuracy)	10,08	Punteggio BF16 · 2 cicli

03 / METODO

Come leggere la directory

Un'organizzazione, un prodotto e un modello non sono la stessa unità. Inferama li separa per evitare di attribuire capacità o condizioni commerciali all'elemento sbagliato.

Laboratorio

Entità che sviluppa o pubblica il modello e ne mantiene la documentazione tecnica e di sicurezza.

Modello

Versione identificabile con limiti, modalità e comportamento che possono cambiare tra i rilasci.

Canale di accesso

API, applicazione, cloud associato o piano commerciale; ogni canale può avere prezzi, conservazione e limiti diversi.

Fonte e data

Ogni affermazione deve conservare la pagina ufficiale consultata e la data di verifica.

ANALISI

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