Nemotron 3.5 Lightning

NVIDIA'nın 11 Ağustos 2026'da açık ağırlıklarla yayınladığı Nemotron 3.5 Lightning, Nemotron 3 ailesinin en küçük üyesi. 30 milyar toplam parametreli bir mixture-of-experts model ama her token için sadece 3 milyar parametre çalışıyor — yani büyük bir modelin kapasitesini küçük bir modelin işlem maliyetiyle veriyor. Tasarım amacı net: uzun süre çalışan ajanların yürütme katmanı. Bir ajanın zamanının çoğu tool call yapmak, sonuç doğrulamak, çıktı formatlamak ve alt ajanlara iş dağıtmakla geçiyor. Bu tekrarlayan trafik için sınır modeli çalıştırmak hem pahalı hem yavaş. Lightning tam bu işi üstlensin diye eğitilmiş — üstelik OpenClaw ve Hermes Agent gibi yaygın ajan harness'larına göre optimize edilmiş. Mimari Mamba-2 + MoE + attention hibriti, context uzunluğu 1 milyon token, ön eğitimde 20 trilyondan fazla token kullanılmış. NVIDIA benzer boyuttaki modellere göre 4 kata kadar yüksek çıktı hızı iddia ediyor; PinchBench'te %86 doğrulukla 10.000 görevi Qwen3.6 35B'den %30 daha hızlı bitiriyor. SWE-bench Verified skoru BF16 ağırlıklarda 51,56. Senin için asıl mesele nerede çalıştığı. NVFP4 ve BF16 checkpoint'leri var; LM Studio, llama.cpp, Ollama ve Unsloth üzerinden yerelde dönüyor, DGX Spark ile RTX 5090 üzerinde test edilmiş. OpenRouter'da ücretsiz bir endpoint'i de var, yani denemek için önce donanım almana gerek yok. Lisans OpenMDW-1.1 — sadece ağırlıklar değil, eğitim verisi ve tarifler de açık. LoRA ya da tam SFT ile kendi işine göre ince ayar yapabiliyorsun. Beklentini doğru kur: bu bir sınır modeli değil. Planlama ve karmaşık akıl yürütmeyi Nemotron 3 Ultra ya da başka bir büyük modele bırakman bekleniyor. NVIDIA'nın aynı gün açtığı NeMo Switchyard yönlendirme kütüphanesi zaten bu iş bölümünü otomatikleştirmek için çıktı: plan yukarı, yürütme aşağı.