NVIDIA发布开源模型Nemotron 3.5 Transcribe，支持40种语言转录、31种语言翻译、13种语言说话人识别，在Hugging Face Open ASR等榜单排名领先。同时开源Granary v2多语言数据集及微调工具，医疗场景微调可降低词错误率45.8%。
英伟达与IIT Madras旗下AI4Bharat实验室联合推出Nemotron-pretraining-Indic-v1，覆盖22种印度语言、约2.8万亿token，并将随附开放、GPU加速的数据生成流水线一同发布，流水线包含提示词、LLM工作流与质量校验，便于开发者复用生成自有数据。
英伟达推出面向持续运行、多步骤智能体任务的开放多模态模型 Nemotron 3.5 Super VL，采用 MoE 架构，总参数 1200 亿、激活 120 亿，单 GPU 智能体任务吞吐量最高达同规模开放模型 5 倍，并同步开放基础模型、后训练模型、NVFP4 量化权重及训练配方、数据集与强化学习环境。
英伟达开源Nemotron-Labs-TwinTower扩散语言模型，通过“双塔”架构突破自回归模型的串行解码瓶颈。该模型将生成任务拆分为两个子网络，其中一个保持冻结，以并行方式提升文本生成吞吐量，为大规模合成任务提供高效新解法