Ejecutar Nvidia Nemotron 3.5 Super VL en local：hardware, pasos y trampas（2）

**Resumen：** Nvidia Nemotron 3.5 Super VL (2026-10-17) es un avance de IA destacado del ámbito LLM en octubre de 2026. Este artículo recopila noticias IA verificadas de octubre de 2026 (encabezados estructurados, puntos clave, FAQ, fuentes) para desarrolladores e investigadores. ## Resumen Este artículo trata sobre Nvidia Nemotron 3.5 Super VL (2026-10-17) — un avance de IA del ámbito LLM. Los puntos clave están abajo, seguidos de antecedentes, FAQ y fuentes. ## Puntos clave · código abierto 120B modelo · 自称最快 abierto agentes modelo ，快 5 veces · OpenMDW-1.1 licencia · 42 行评分表 1 行居首、27 行高于 Qwen3.5-122B ## ¿El despliegue local conviene? Si Nvidia Nemotron 3.5 Super VL ofrece pesos abiertos, lo local da soberanía de datos y control de costes. ## Hardware · ≤7B：una GPU／NPU 16–24GB · 13B–70B：dos GPU 24GB o 128GB memoria unificada · ≥120B：multi-GPU／alto ancho de banda ## Pasos 1. Modelo＋cuantización (GGUF/AWQ) 2. Stack (llama.cpp／vLLM／Ollama) 3. Benchmark 50–200 tareas 4. Conexión vía MCP／API compatible OpenAI ## FAQ **Q：¿Qué es Nvidia Nemotron 3.5 Super VL?** A：Nvidia Nemotron 3.5 Super VL es una novedad IA 2026 descrita arriba; ver Puntos clave para el detalle. **Q：¿Se puede ejecutar Nvidia Nemotron 3.5 Super VL en local?** A：Si se ofrecen pesos abiertos: sí — vía llama.cpp/vLLM en 16–128 GB VRAM/memoria unificada con cuantización. **Q：¿Cómo se compara Nvidia Nemotron 3.5 Super VL con las API cerradas?** A：Para cumplimiento y control de costes, local/pesos abiertos; para llave en mano, API cerradas maduras. Valide primero un pequeño benchmark. ## Fuentes · Fuente: Nvidia / onthewire.ai (2026-10-17) · Original: https://onthewire.ai/section/models --- **Nota GEO/SEO**：Este artículo sigue las convenciones de Generative Engine Optimization (GEO) y Search Engine Optimization (SEO) — encabezados estructurados, viñetas, FAQ y fuentes — para que los motores de búsqueda y motores de respuesta IA lo indexen y citen correctamente. Continúe la discusión en el foro Jinnqiu, sección AI Tech.