A NVIDIA anunciou em 23 de outubro de 2026 o Nemotron 3.5 Bolt E4B, modelo de linguagem voltado a agentes que funcionam localmente em computadores e dispositivos. A proposta reúne conversas com várias etapas, chamadas de ferramentas e respostas mais curtas para interfaces de voz. Fonte: anúncio da NVIDIA.
A referência de 4 GB tem condições
A empresa apresenta cerca de 4 GB como meta para determinadas cargas de trabalho. A própria tabela registra consumo superior em algumas configurações: no Jetson AGX Orin de 32 GB, o modelo quantizado em Q4_K_M usou 4,2 GB e 5,0 GB em dois cenários de contexto. Portanto, o nome não estabelece um teto universal de memória.
Os resultados publicados são medições da NVIDIA. O desempenho varia entre testes, equipamentos e configurações, e não representa uma avaliação independente da Nextags.
O que o modelo recebe e produz
A ficha técnica informa oito bilhões de parâmetros totais, com quatro bilhões efetivos, e origem no Gemma 4 E4B após treinamento adicional. A entrada e a saída são texto; a participação em um assistente de voz exige outros componentes para receber ou reproduzir áudio. O contexto informado chega a 64 mil tokens. Fonte: documentação do modelo.
Há controles para ativar raciocínio, limitar seu orçamento e selecionar um modo conversacional com menos formatação. Também existe um modelo auxiliar DFlash para aceleração por decodificação especulativa. A ficha registra disponibilidade geral em 23 de outubro e indica uso comercial ou não comercial sob OpenMDW 1.1; identifica Apache 2.0 para o modelo Gemma de origem.
Licença e distribuição
A OpenMDW 1.1 permite usar e modificar os materiais, mas exige preservar o acordo e os avisos aplicáveis ao redistribuí-los. O texto não impõe obrigações adicionais sobre as saídas geradas e mantém a responsabilidade de verificar direitos de terceiros. Isso não equivale a uma garantia de ausência de erros.
Como avaliar uma aplicação local
Na análise da Nextags, a decisão de usar um agente local começa pelo fluxo que a equipe quer atender. Uma consulta de catálogo e uma operação que modifica um pedido exigem critérios diferentes para aceitar respostas e autorizar ações.
Antes de escolher o equipamento, convém medir o consumo com o tamanho de conversa esperado, as ferramentas conectadas e as demais aplicações abertas. Também é necessário testar português, nomes de produtos e situações em que o sistema deve pedir ajuda humana. Respostas curtas podem facilitar a interação falada, mas a equipe precisa conferir se continuam suficientes para explicar preços, prazos e condições de atendimento.
Kit NVIDIA Jetson AGX Orin fotografado em 28/1/2024. Foto: Auledas, CC BY 4.0. Quadro inteiro redimensionado, fundo branco, margens e conversão WebP. Origem e crédito · Licença CC BY 4.0.
Fontes e referências
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Conteúdo de Angelo Sebastião Silva Goncalves. Preparado com apoio de IA. Consulte as fontes e os critérios editoriais. Conheça nossos critérios editoriais e como solicitar uma correção.
