Nvidia、特定用途向けオープンモデル「Nemotron 3.5 Lightning」を公開
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Nvidia は中国のオープンモデルへの関心が高まる中、特定タスクに特化した混合専門家モデル「Nemotron 3.5 Lightning」を公開し、ローカルデバイスでのエージェントアプリケーション構築を支援する。
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AI NEW LABで論点を見るAI深層分析を開く2026年8月13日 00:47
AI深層分析
キーポイント
新モデルの特性と用途
Nvidia が発表した「Nemotron 3.5 Lightning」は混合専門家（MoE）アーキテクチャを採用し、コードレビューやツール使用、セキュリティアラート監視など特定タスクに最適化されている。
完全オープンソース化
同社はモデルの重み、コード、レシピ、トレーニングデータを Linux Foundation の OpenMDW 1.1 ライセンスの下で公開し、真の意味でのオープンソースモデルとして提供した。
Nemotron 3 ファミリー内の位置付け
300億パラメータを持つ本モデルは、5500億パラメータの「Ultra」より小さく、80億パラメータの「Nano」よりも大きく、ローカルデバイスでのエージェントアプリケーション開発を意図している。
エージェンシー用ライブラリ同時公開
Nvidia は同時に「NeMo Switchyard」というオープンソースライブラリもリリースし、企業がオープン、プロプライエタリ、または Nvidia モデルを混在させた環境でリクエストを最適にルーティングできるようにした。
エントプライズ向けモデルルーティング機能
NeMo Switchyard は、プロンプトやエージェント要求を企業内のオープン、独自、または Nvidia モデルの混合環境から最も適切なモデルへルーティングする機能を備えている。
重要な引用
Nemotron 3.5 Lightning is a mixture-of-experts model that is designed for specialized tasks within larger multi-agent systems.
The vendor also released the model weights, code and recipes and training under the Linux Foundation's OpenMDW 1.1 license, making it a truly open source model.
Enterprises can use Switchyard to route a prompt or agentic request to the most suitable model across their own mix of open, proprietary or Nvidia models.
"Models help Nvidia sell its infrastructure better."
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Nvidia は中国のオープンモデル動向に対抗する形で、特定タスクに特化した軽量モデルとルーティング機能をセットで公開した。これはローカル AI 環境における実用性を高める重要なステップであり、開発者が複雑なエージェントシステムを構築する際のハードルを下げる内容だ。
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中国製のオープンモデルへの関心が高まる中、AI ハードウェアベンダーの Nvidia は最新オープンソースモデル「Nemotron 3.5 Lightning」を発表しました。
8 月 11 日にリリースされた Nemotron 3.5 Lightning は、大規模なマルチエージェントシステム内で特定のタスクを処理するために設計された mixture-of-experts モデルです。Nvidia によると、このモデルはコードレビューやツール利用、セキュリティアラートの監視、請求に関する質問への回答など、特定のタスクを遂行できます。また、同社はモデルの重み（weights）、コード、レシピ、トレーニング手法も公開しており、Linux Foundation の OpenMDW 1.1 license に基づいて公開されたため、真のオープンソースモデルとなっています。
Nemotron 3.5 Lightning は、昨年 12 月に最初にリリースされた Nvidia のオープンモデル「Nemotron 3」ファミリーの一部です。
このモデルのパラメータ数は 300 億で、Nemotron 3 Ultra（5,500 億）より小さく、Nemotron 3 Nano（80 億）よりも大きいです。企業向けにローカルデバイス上でエージェント型アプリケーションを構築するのを支援することを目的としています。
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Nemotron 3.5 Lightning と同時に、Nvidia は NeMo Switchyard も公開しました。これは人気の高いエージェント型アプリケーション内部のルーティングを担うオープンソースライブラリです。
AI ハードウェアベンダーである Nvidia によると、企業はこの Switchyard を活用して、自社のオープンモデル、プロプライエタリモデル、あるいは Nvidia モデルなどからなるミックス環境の中で、プロンプトやエージェント要求を最も適切なモデルへルーティングできます。
Nemotron 3.5 Lightning と NeMo Switchyard の公開は、Trump 政権が中国由来のオープンウェイトモデルに対する規制を検討している最中、AI ハードウェアとソフトウェアの巨人である Nvidia が多くのテックベンダーと共にオープンソースを擁護する動きに参加したことを示す Jensen Huang CEO の発表からわずか 1 ヶ月未満で実現されました。X（旧 Twitter）での投稿において、Huang はオープンモデルが主権の実現を可能にし、安全性やサイバーセキュリティの強化に寄与すると述べています。
Nemotron 3.5 Lightning は、中国の AI ベンダーであるアリババと Moonshot AI が安価かつ高性能なオープンウェイトモデルを先月公開したことで、中国製のオープンモデルの進展に関する議論が活発化した後、Nvidia が公開した初のオープンモデルです。これは、ソーシャルメディア大手である Meta が最新のオープンモデル Muse Glimmer を発表した翌日の発表となります。
「中国のモデルがいかに大きな影響を与え、今後も与えていくかがよくわかります」と語るのは、Futurum Group のアナリストである Bradley Shimmin 氏です。彼はさらに、「多くの関係者が Alibaba Qwen 3.8 Max を『ローカルで実行可能なオープンソースエージェント開発のベンチマーク』と見なしている」と付け加えました。
Nvidia のインフラを支える役割
一方、Gartner のアナリスト Arun Chandrasekaran 氏によると、Nvidia がオープンソースモデルを提供する目的は、中国勢との競争に勝つためだけでなく、自社のチップやハードウェアの販売を促進するためでもあります。
「モデルは、Nvidia のインフラ販売を後押しします」と Chandrasekaran 氏は説明します。「モデルを販売すれば、どこかでそのモデルを実行する必要があります。モデルの実行には、ネットワーク、推論用ソフトウェア、データトレーニングが不可欠です。」
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「活発なモデルエコシステムが存在することは、Nvidia 自身の利益にもつながります。また、現在のモデルエコシステムは非常に多様化しています」と Chandrasekaran 氏は続けます。
さらに彼は、「多くの企業は、特定のタスクのみや、オンプレミスへの展開が必要な場合、あるいは主権に関する重大な懸念がある場合に限り、Nvidia のモデルを利用している」と付け加えました。
Nvidia は「Nemotron 3.5 Lightning」について、企業ユーザーがローカル AI システムでこのモデルを実行できると発表しました。対象となるのは、同社の RTX PC や DGX Spark、Jetson などです。
トレーニングデータとモデルサイズ
Shimmin氏は、Nvidia がこのモデルのトレーニングデータも公開した点を高く評価しています。
「リスクへの曝露を本当に気にするならば、そのモデル構築に使用されたトレーニングデータを重視すべきだと説いているのは、IBM などの一部のベンダーだけです」と Shimmin 氏は述べています。「すべてはデータから始まり、結局のところデータで終わるのです。」
Shimmin 氏によると、Nemotron 3.5 Lightning のサイズは、Nvidia といったベンダーが今やモデルを「適切なサイズ」に調整する必要性を認識し始めていることを示しています。多くのベンダーが、トークンあたりのコストで API を通じてモデルを利用する現在の方式が高額すぎると気づき始めており、ローカルでモデルを運用できることは、生成 AI のコスト正当化に悩む企業にとって大きな助けになると彼は指摘しました。
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「トークノミクスの推移は、企業がトークン支出を正しく理解できず、その支出がどのように行われているかについて観測可能性や透明性を確保する手段を持たないという点で、すでに企業にとって危険であることが証明されています」と彼は述べた。
執筆者について
ニュースライター、AI Business
エスター・シットゥは2021年以来、AI技術と業界の動向を取材し続けています。『Targeting AI』ポッドキャストの共同ホストとして、重要なAI開発を探求する専門家や思想家、実務家との対談を行っています。AI Businessに加入する以前は、『SearchEnterpriseAI』『ニューヨーク・デイリー・ニュース』『Bklyner』『ブルックリン・デイリー・イーグル』などで執筆活動をしていました。AIの世界に深く没頭していない時は、情熱的なプロジェクトに取り組んだり、3人の子供を育てたりしています。
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Amid heightened interest in Chinese open models, AI hardware vendor Nvidia introduced its latest open source model: Nemotron 3.5 Lightning.
Released on August 11, Nemotron 3.5 Lightning is a mixture-of-experts model that is designed for specialized tasks within larger multi-agent systems. Nemotron 3.5 Lightning can perform specific tasks such as code review, tool use, security alert monitoring and answering billing questions, Nvidia said. The vendor also released the model weights, code and recipes and training under the Linux Foundation’s OpenMDW 1.1 license, making it a truly open source model.
Nemotron 3.5 Lightning is part of Nvidia’s Nemotron 3 family of open models that was originally released last December.
The model has 30 billion parameters, which is smaller than Nemotron 3 Ultra (550 billion) and larger than Nemotron 3 Nano (8 billion). The model is meant to help enterprises create agentic applications on their local devices.
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Along with Nemotron 3.5 Lightning, Nvidia released NeMo Switchyard, an open source library for routing inside popular agentic applications. Enterprises can use Switchyard to route a prompt or agentic request to the most suitable model across their own mix of open, proprietary or Nvidia models, the AI hardware vendor said.
Both Nemotron 3.5 Lightning and NeMo Switchyard were released less than a month after Nvidia CEO Jensen Huang revealed that the AI hardware-software giant had joined a large group of tech vendors in defense of open source as the Trump administration weighed restrictions on open-weight models from China. In an X post, Huang said open models enable sovereignty and strengthen safety and cybersecurity.
Nemotron 3.5 Lightning is Nvidia’s first open model since debate about advancements in Chinese open models ramped up last month, after Chinese AI vendors Alibaba and Moonshot AI released cheap, powerful open-weight models. It comes a day after social media giant Meta released its latest open model.
“It’s a testament to just how impactful the Chinese models have been and will be,” said Bradley Shimmin, an analyst at Futurum Group, adding that many consider Alibaba Qwen 3.8 Max to be “the benchmark for local capable open source agentic development.”
Supporting Nvidia’s Infrastructure
However, for Nvidia, providing open source models is not only a strategy to compete against Chinese vendors but also a way to help sell its chips and hardware, according to Arun Chandrasekaran, an analyst at Gartner.
“Models help Nvidia sell its infrastructure better,” Chandrasekaran said. “When you sell a model, you have to run the model somewhere. Running the models requires networking, inference software and data training.
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“It is in Nvidia’s own interest that there is a vibrant model ecosystem that’s out there, and the model ecosystem is not very concentrated,” Chandrasekaran continued.
He added that, for the most part, enterprises are only using Nvidia’s models for specific tasks or when an enterprise wants to deploy models on premises or where there are significant sovereignty considerations.
With Nemotron 3.5 Lightning, Nvidia said enterprise users can run the model on local AI systems, including Nvidia’s RTX PCs, DGX Spark and Jetson.
Training Data and Model Size
That Nvidia also released the training data for the model is also commendable, Shimmin said.
“There are very few vendors, with the exception of IBM, that have been promoting and touting this ability to say, ‘if you indeed care about exposure to risk in adopting AI, you should care about the training data used to build these models,’” he said. “It all starts with the data, and it honestly ends with the data too.”
The size of Nemotron 3.5 Lightning illustrates how vendors like Nvidia are beginning to acknowledge the need to “right-size” models now, Shimmin added. He said that many vendors realize that the current way of using APIs to access models on a token per cost basis is too expensive, and so being able to work with the model locally helps enterprises trying to justify the cost of generative AI.
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“Tokenomics over time have already proven to be a little bit hazardous for companies in terms of both not understanding their token spend and having no ability to actually gain observability or transparency in how that spend is going,” he said.
About the Author
News Writer, AI Business
Esther Shittu has covered AI technologies and industry trends since 2021. As co-host of the Targeting AI podcast, she talks with experts, thought leaders and practitioners exploring critical AI developments. Before AI Business, she wrote for SearchEnterpriseAI, the New York Daily News, Bklyner and the Brooklyn Daily Eagle. When she's not diving deep into the world of AI, she spends her time on passion projects and raising her three daughters.
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