刚刚，老黄RTX Spark开卖！740亿大模型塞进笔记本

  新智元报道  

740亿参数的

AI，瘦到22.1GB，直接塞进笔记本！

就在刚刚，英伟达开放了Nemotron 3.5 Bolt的模型权重。原本约148GB，一口气砍掉约85%，瞄准24GB级本地部署。

看图、写代码、调用工具，这回笔记本也能接活了。

Ollama已经给出了接入OpenClaw的入口。Agent在本机读文件、改代码，负责推理的大模型也可以在本机运行，少了一趟趟往云端跑。

模型放出来，电脑也开卖。10月16日，搭载RTX Spark的笔记本全球发售，联想、微软等厂商的新机正式登场。

大模型和新电脑，老黄一起端上来了。

龙虾大脑搬家！笔记本直接接活

一句「帮我改下代码」，到了Agent那儿，往往得忙活好几轮。先读文件、找位置，再动手改，运行报错了，还得回头重来。

每走一步，背后的模型都可能要再想一轮。如果推理全在云端，这些请求就得来回跑。

Bolt想接下的，就是这些可以留在电脑上的日常活。

它每次生成token激活约90亿参数，但740亿参数的家底都在。工具调用、图片和视频输入也都支持，代码和图表都能交给它读。

训练时，团队就让它进入模拟环境练习工具操作，学习少绕弯、少做无用功。Agent少走一次弯路，屏幕前的人就少等一轮。

最终量化版Bolt，在考终端操作的Terminal-Bench 2.1拿到50.98%，在考上网找信息的BrowseComp拿到66.75%。这两门，都是Agent接活时绕不开的功课。

Ollama已经列出OpenClaw、Hermes等框架的启动入口。开发者可以给熟悉的Agent换上本地模型，联网搜索照常联网，推理则交给自己的电脑。

这样，文件、工具和负责推理的模型，就能在同一台电脑上碰头。龙虾在本地干活，大脑也有了本地的住处。

148GB压成22.1GB！大模型暴瘦85%

Bolt的底子，来自这次一起发布的1200亿参数Nemotron 3.5 Super VL。后者每次激活120亿参数，面向企业Agent，图表、文档、视频都能读，看完还能调用工具接着干。

企业还可以拿自家数据继续训练它。到了财务平台Ramp手里，它就被派去认小票，把商户、日期和付款信息整理成程序能读取的数据。报销时那些磨人的抄抄填填，正好让它接手。

轮到Bolt，团队要让这位「大哥」住进笔记本。先动模型结构，从1200亿参数压到740亿，再把受损的能力练回来。

麻烦出在看屏幕上。前面的压缩只动了语言部分，恢复训练也先保文字能力；原来的视觉模块接回来，和这副缩小的底子还得重新磨合。

让它按指令在屏幕上找目标，问题就暴露了：ScreenSpot Pro这项测试，父模型得分41.6%，刚压缩完、还没补视觉训练的Bolt却掉到了0。

于是，团队先用每轮约660万张图像训练视觉适配器，再做视觉任务微调，把成绩拉回39.79%。瘦身省下的空间，差点把「眼力」也一起省掉了。

眼力补回来了，体积还没过关。740亿参数按BF16精度保存，光权重就约148GB，连最高128GB统一内存的RTX Spark笔记本也装不下。

接下来，每个参数也得少占点地方。占大头的专家权重被压到约2bit，其他部分保留不同精度，再用「量化感知蒸馏」向教师模型补课，尽量追回精度损失。权重终于瘦到22.1GB。

这组实验里，同样的内存预算下，先把大模型练好再瘦身，反而比从头练小模型、再做4bit量化留下了更高的准确率。

装得下，还得跑得快。Bolt请来一个叫LiLiCorr的小模型先打草稿，主模型再成批验收，减少逐个生成token的等待。

在英伟达的代码生成测试中，搭载RTX Spark的128GB版Surface Laptop Ultra，让Bolt跑到了约84token/s。

真正配电脑时，还要给缓存、视觉模块和加速小模型留位置。按Unsloth的短上下文建议，32GB内存或统一内存可作为规划起点，48至64GB更宽裕，22.1GB只是权重的账单。

128GB新本全球开卖，老黄软硬一起上

RTX Spark的电脑已经开卖，接下来就轮到这些模型上场。Blackwell RTX GPU和Grace CPU集成在一颗超级芯片里，CPU与GPU共用最高128GB统一内存。

模型拼命瘦身，电脑这边也得腾地方。两边一起往前推，本地Agent才更容易跑起来。

Artificial Analysis拿了一份更大的模型来试这道门槛。Ling 3.0 Flash量化后，光权重就有77GB。

测试中的64GB MacBook Pro和32GB显存RTX 5090都装不下，128GB的RTX Spark笔记本还能继续跑。

旗舰显卡也会遇到这种尴尬：算得再快，模型太大，照样进不了门。到了本地AI这里，挑电脑还得看看它的「肚量」。

英伟达也把OpenClaw和Hermes列进了发售时的应用生态，并提供引导安装。想让更多人养上龙虾，第一关总不能先考环境配置。

养龙虾之余，这台电脑也得照顾原来的活。RTX Spark首发支持数百款游戏，Photoshop和Premiere的原生支持也通过首发测试版提供，处理完AI任务，还能接着剪片、玩游戏。

连740亿参数都嫌大，还有更小的一档。Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB计划10月23日推出，面向本地语音助手、交互角色等场景。

Super VL接企业里的复杂活，Bolt把日常Agent任务搬进笔记本，E4B再去照顾更轻巧的设备。这一家子，分头上班。

老黄的算盘也很清楚：开放模型，让更多AI任务用上用户手边的GPU；新电脑开卖，再把这份需求接过来。

买了这么多年「生产力工具」，打工人的愿望也可以大胆一点了：

「电脑，你先忙，我下班了。」

参考资料：

https://blogs.nvidia.com/blog/nemotron-3-5-super-vl/

https://research.nvidia.com/labs/nemotron/files/NVIDIA-Nemotron-3.5-Bolt-74B-A9B-24GB-Technical-Report.pdf

编辑：摩西

秒追ASI

⭐点赞、转发、在看一键三连⭐

点亮星标，锁定新智元极速推送！

刚刚，老黄RTX Spark开卖！740亿大模型塞进笔记本

  新智元报道  

740亿参数的

AI，瘦到22.1GB，直接塞进笔记本！

就在刚刚，英伟达开放了Nemotron 3.5 Bolt的模型权重。原本约148GB，一口气砍掉约85%，瞄准24GB级本地部署。

看图、写代码、调用工具，这回笔记本也能接活了。

Ollama已经给出了接入OpenClaw的入口。Agent在本机读文件、改代码，负责推理的大模型也可以在本机运行，少了一趟趟往云端跑。

模型放出来，电脑也开卖。10月16日，搭载RTX Spark的笔记本全球发售，联想、微软等厂商的新机正式登场。

大模型和新电脑，老黄一起端上来了。

龙虾大脑搬家！笔记本直接接活

一句「帮我改下代码」，到了Agent那儿，往往得忙活好几轮。先读文件、找位置，再动手改，运行报错了，还得回头重来。

每走一步，背后的模型都可能要再想一轮。如果推理全在云端，这些请求就得来回跑。

Bolt想接下的，就是这些可以留在电脑上的日常活。

它每次生成token激活约90亿参数，但740亿参数的家底都在。工具调用、图片和视频输入也都支持，代码和图表都能交给它读。

训练时，团队就让它进入模拟环境练习工具操作，学习少绕弯、少做无用功。Agent少走一次弯路，屏幕前的人就少等一轮。

最终量化版Bolt，在考终端操作的Terminal-Bench 2.1拿到50.98%，在考上网找信息的BrowseComp拿到66.75%。这两门，都是Agent接活时绕不开的功课。

Ollama已经列出OpenClaw、Hermes等框架的启动入口。开发者可以给熟悉的Agent换上本地模型，联网搜索照常联网，推理则交给自己的电脑。

这样，文件、工具和负责推理的模型，就能在同一台电脑上碰头。龙虾在本地干活，大脑也有了本地的住处。

148GB压成22.1GB！大模型暴瘦85%

Bolt的底子，来自这次一起发布的1200亿参数Nemotron 3.5 Super VL。后者每次激活120亿参数，面向企业Agent，图表、文档、视频都能读，看完还能调用工具接着干。

企业还可以拿自家数据继续训练它。到了财务平台Ramp手里，它就被派去认小票，把商户、日期和付款信息整理成程序能读取的数据。报销时那些磨人的抄抄填填，正好让它接手。

轮到Bolt，团队要让这位「大哥」住进笔记本。先动模型结构，从1200亿参数压到740亿，再把受损的能力练回来。

麻烦出在看屏幕上。前面的压缩只动了语言部分，恢复训练也先保文字能力；原来的视觉模块接回来，和这副缩小的底子还得重新磨合。

让它按指令在屏幕上找目标，问题就暴露了：ScreenSpot Pro这项测试，父模型得分41.6%，刚压缩完、还没补视觉训练的Bolt却掉到了0。

于是，团队先用每轮约660万张图像训练视觉适配器，再做视觉任务微调，把成绩拉回39.79%。瘦身省下的空间，差点把「眼力」也一起省掉了。

眼力补回来了，体积还没过关。740亿参数按BF16精度保存，光权重就约148GB，连最高128GB统一内存的RTX Spark笔记本也装不下。

接下来，每个参数也得少占点地方。占大头的专家权重被压到约2bit，其他部分保留不同精度，再用「量化感知蒸馏」向教师模型补课，尽量追回精度损失。权重终于瘦到22.1GB。

这组实验里，同样的内存预算下，先把大模型练好再瘦身，反而比从头练小模型、再做4bit量化留下了更高的准确率。

装得下，还得跑得快。Bolt请来一个叫LiLiCorr的小模型先打草稿，主模型再成批验收，减少逐个生成token的等待。

在英伟达的代码生成测试中，搭载RTX Spark的128GB版Surface Laptop Ultra，让Bolt跑到了约84token/s。

真正配电脑时，还要给缓存、视觉模块和加速小模型留位置。按Unsloth的短上下文建议，32GB内存或统一内存可作为规划起点，48至64GB更宽裕，22.1GB只是权重的账单。

128GB新本全球开卖，老黄软硬一起上

RTX Spark的电脑已经开卖，接下来就轮到这些模型上场。Blackwell RTX GPU和Grace CPU集成在一颗超级芯片里，CPU与GPU共用最高128GB统一内存。

模型拼命瘦身，电脑这边也得腾地方。两边一起往前推，本地Agent才更容易跑起来。

Artificial Analysis拿了一份更大的模型来试这道门槛。Ling 3.0 Flash量化后，光权重就有77GB。

测试中的64GB MacBook Pro和32GB显存RTX 5090都装不下，128GB的RTX Spark笔记本还能继续跑。

旗舰显卡也会遇到这种尴尬：算得再快，模型太大，照样进不了门。到了本地AI这里，挑电脑还得看看它的「肚量」。

英伟达也把OpenClaw和Hermes列进了发售时的应用生态，并提供引导安装。想让更多人养上龙虾，第一关总不能先考环境配置。

养龙虾之余，这台电脑也得照顾原来的活。RTX Spark首发支持数百款游戏，Photoshop和Premiere的原生支持也通过首发测试版提供，处理完AI任务，还能接着剪片、玩游戏。

连740亿参数都嫌大，还有更小的一档。Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB计划10月23日推出，面向本地语音助手、交互角色等场景。

Super VL接企业里的复杂活，Bolt把日常Agent任务搬进笔记本，E4B再去照顾更轻巧的设备。这一家子，分头上班。

老黄的算盘也很清楚：开放模型，让更多AI任务用上用户手边的GPU；新电脑开卖，再把这份需求接过来。

买了这么多年「生产力工具」，打工人的愿望也可以大胆一点了：

「电脑，你先忙，我下班了。」

参考资料：

https://blogs.nvidia.com/blog/nemotron-3-5-super-vl/

https://research.nvidia.com/labs/nemotron/files/NVIDIA-Nemotron-3.5-Bolt-74B-A9B-24GB-Technical-Report.pdf

编辑：摩西

秒追ASI

⭐点赞、转发、在看一键三连⭐

点亮星标，锁定新智元极速推送！