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Hugging Face BlogNVIDIA lanza Nemotron 3.5 Content Safety, un modelo multimodal de seguridad para empresas
NVIDIA lanzó Nemotron 3.5 Content Safety, un modelo de 4B de parámetros construido sobre Gemma 3 que unifica evaluación multimodal, cobertura en 12 idiomas con generalización a unos 140, aplicación de políticas empresariales personalizadas y rastros de razonamiento auditables en una sola llamada de inferencia. El modelo, disponible en Hugging Face bajo licencia abierta y como NIM en build.nvidia.com, promedia cerca del 85% de precisión en benchmarks multimodales y 96,5% en Multilingual Aegis. La versión suma un conjunto de datos de seguridad multimodal y multilingüe con rastros de razonamiento, orientado a moderación de contenido en entornos regulados.
NVIDIA presenta Nemotron 3 Nano Omni, un modelo multimodal de contexto largo para documentos, audio y video
NVIDIA presentó Nemotron 3 Nano Omni, un modelo omni-modal de pesos abiertos orientado al análisis de documentos, el reconocimiento automático de voz, la comprensión de audio y video de larga duración y el uso agéntico de la computadora. Según la compañía, el modelo lidera benchmarks de documentos, video y audio como MMLongBench-Doc, WorldSense, DailyOmni y VoiceBench, y ofrece hasta 9 veces más rendimiento y 2,9 veces la velocidad de razonamiento de flujo único frente a alternativas. Los checkpoints BF16, FP8 y NVFP4 están disponibles en Hugging Face junto con un informe técnico.
NVIDIA publica la receta de evaluación abierta de Nemotron 3 Nano con NeMo Evaluator
NVIDIA publicó junto al modelo Nemotron 3 Nano 30B A3B la receta completa de evaluación utilizada para generar sus resultados, construida con la biblioteca de código abierto NeMo Evaluator. La propuesta busca estandarizar la evaluación de modelos generativos mediante configuraciones YAML abiertas, registros y artefactos reproducibles, independientes del backend de inferencia. El artículo detalla el flujo paso a paso para reproducir los benchmarks (BFCL v4, LiveCodeBench, MMLU-Pro, GPQA, AIME 2025, SciCode, IFBench y HLE) y sostiene que la transparencia metodológica permite verificar resultados y comparar modelos de forma confiable.