Qui édite Nemotron 3.5 Bolt E4B ?

Nemotron 3.5 Bolt E4B est édité par NVIDIA (États-Unis), et il est sorti le 23 octobre 2026. Ses poids sont ouverts, sous licence OpenMDW-1.1.

Fiche modèle · édition du 26 octobre 2026

Nemotron 3.5 Bolt E4B

NVIDIA · États-Unis · sorti le 23 octobre 2026NVIDIA · États-Unis · 23 octobre 2026

Entré sur QUELLE IA le 24 octobre 2026 · les nouveaux modèles

Poids ouverts · OpenMDW-1.1
Carte graphique 8 Go

En attente de mesuresAucun banc d'essai ne l'a encore noté.

Empreinte?

RaisonnementCodeAgentsUsageMathsSciencesFrançaisVisionÉcritureWebEn attente de mesures

Son bilan?

Pas encore mesuré par les benchmarks que suit le site.

L'essayer surNVIDIA Build (nouvel onglet)

Score général

En attente de mesuresPas encore de score

Nemotron 3.5 Bolt E4B n'a pas encore de score : au 26 octobre 2026, aucun benchmark suivi ne l'a mesuré. Son score arrivera avec les premiers résultats.

Les dix tâches?

Raisonnement
Non mesuré
Code
Non mesuré
Agents
Non mesuré
Usage
Non mesuré
Maths
Non mesuré
Sciences
Non mesuré
Français
Non mesuré
Vision
Non mesuré
Écriture
Non mesuré
Web
Non mesuré

Annoncé par NVIDIA

Hors du score

Ce que l'éditeur dit lui-même de ce modèle, sur sa page du 23 octobre 2026. Ces chiffres ne sont pas vérifiés par une source indépendante et ne comptent pas dans le score IA.

Disponibilité: Poids sur Hugging Face depuis le 23 octobre 2026 (version complète BF16 et version 4GB pour llama.cpp), et sur build.nvidia.com.
Taille: 8 milliards de paramètres, dont 4 milliards « effectifs » (architecture de Gemma 4 E4B).
Entrées: Texte ; réponse en texte. Raisonnement activable ou non, avec un budget de réflexion réglable, et un mode « conversation » pour des réponses courtes, prêtes à être lues à voix haute.
Contexte: 64 000 jetons en entrée comme en sortie.
Poids: Ouverts, licence OpenMDW 1.1 (Gemma 4, sur lequel il est bâti, reste sous Apache 2.0) : version complète BF16 (16 Go) et version 4GB en Q4_K_M (fichier de 6,2 Go), qui vise environ 4 Go de mémoire dans ses usages cibles selon NVIDIA.
Usages visés: Assistants vocaux et d'appareil, personnages interactifs (jeux), robots et interfaces embarquées, sur GeForce RTX, Jetson, RTX Spark et DGX Spark. NVIDIA le montre sur un Jetson Orin Nano de 8 Go.
Langues: 35 langues, dont le français, sur une base pré-entraînée sur plus de 140.

Benchmark	Résultat annoncé	D'où vient le chiffre
Conversation
MultiChallenge	53,1 %	calculé par NVIDIA (NeMo Gym)
RoleBenchsans raisonnement	67,1 %	calculé par NVIDIA (NeMo Gym)
RoleMRC	80,6 %	calculé par NVIDIA (NeMo Gym)
EQ-Bench v3sans raisonnement	39,4 %	calculé par NVIDIA (NeMo Gym)
Brevity Benchmark	82,5 %	calculé par NVIDIA (NeMo Gym)
Agents
BFCL v3	68,5 %	calculé par NVIDIA (NeMo Gym)
When2Callplusieurs tours	63,4 %	calculé par NVIDIA (NeMo Gym)
ToolSandbox	68,8 %	calculé par NVIDIA (NeMo Gym)
τ²-bench	55,1 %	calculé par NVIDIA (NeMo Gym)
RelyToolBench	63,2 %	calculé par NVIDIA (NeMo Gym)
Consignes
IHEval	84,8 %	calculé par NVIDIA (NeMo Gym)
AgentIF	25,8 %	calculé par NVIDIA (NeMo Gym)
StructEval-T	80,4 %	calculé par NVIDIA (NeMo Gym)
InverseIFEval	46,8 %	calculé par NVIDIA (NeMo Gym)
SysBench	67,9 %	calculé par NVIDIA (NeMo Gym)
Long contexte
RULER64 000 jetons, sans raisonnement	87,0 %	calculé par NVIDIA (NeMo Gym)
LongMemEval	72,1 %	calculé par NVIDIA (NeMo Gym)
LongBench v248 000 jetons	50,5 %	calculé par NVIDIA (NeMo Gym)
Recherche documentaire
GaRAGe	42,6 %	calculé par NVIDIA (NeMo Gym)
RAGTruth	77,6 %	calculé par NVIDIA (NeMo Gym)

NVIDIA compare son modèle à Gemma 4 E4B, Qwen3.5 4B et Nemotron 3 Nano 4B, tous mesurés par NVIDIA avec le même harnais. Il est premier sur 15 des 21 lignes de son tableau en BF16 ; Qwen3.5 4B le devance sur τ²-bench, BFCL v3, ToolSandbox, RULER et LongBench v2, et Gemma 4 E4B sur EQ-Bench v3. Relu le 24 octobre 2026 sur la page de NVIDIA et son annonce.

Artificial Analysis

Hors du score

Artificial Analysis évalue les modèles de son côté et publie son propre indice, l'Artificial Analysis Intelligence Index. C'est un autre indice, qui ne compte pas dans le score IA de QUELLE IA et ne se compare pas directement à lui.

Version évaluée	Indice	Rang chez eux	Vitesse	Premier jeton	Prix par million de jetonsentrée / sortie
Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB (Reasoning)	non publié	non publié	0,0 jetons/s	0,00 s	0 $ / 0 $

Médianes de leurs mesures : vitesse en jetons produits par seconde, délai avant le premier jeton en secondes. Prix en dollars par million de jetons, en entrée puis en sortie. Relevé le 26 octobre 2026 sur leur site, reproduit avec leur accord.

Source : Artificial Analysis

Peut-il tourner chez vous ?ESTIMATION

Tient à partir d'une carte graphique de 8 Go (6 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple une GeForce RTX 5050. Mémoire estimée : 5,5 Go.

Carte graphique 8 Gopar exemple GeForce RTX 5050, et 3 autres machinesOui, allégé 4 bits
PC portable GeForce RTX 8 Gopar exemple PC portable avec GeForce RTX 5050, et 2 autres machinesOui, allégé 4 bits
PC portable Intel Core Ultra 32 Gopar exemple Samsung Galaxy Book6 Pro 16 pouces, 32 GoOui, jusqu'à 8 bits
PC portable Snapdragon X2 48 Gopar exemple ASUS Zenbook A16 (2026), Snapdragon X2 Elite Extreme, 48 GoOui, jusqu'à 8 bits
Mac 16 Gopar exemple Mac mini M6, 16 Go, et 2 autres machinesOui, jusqu'à 8 bits
Ryzen AI Max 32 Gopar exemple Ryzen AI Max 385, 32 Go, et une autre machineOui, version complète
PC portable RTX Spark 64 Gopar exemple Microsoft Surface Laptop Ultra 15 pouces, RTX Spark, 64 Go, et 2 autres machinesOui, version complète
PC portable 16 Gopar exemple PC portable 16 Go, sans carte graphiqueOui, jusqu'à 8 bits
ServeurOui

Mémoire selon la versionAllégée, 4 bits5,5 GoAllégée, 8 bits9,7 GoComplète, 16 bits18,4 GoLe pointillé marque 6 Go, la mémoire utile d'une carte graphique de 8 Go. Au-delà, le modèle ne tient plus sur cette machine.

Vitesse de génération

DéclaréRTX Spark de 32 Go (Nvidia ne précise pas le PC portable)Q4_K_M · llama.cpp, CUDA (mesure AIPerf) · Nvidia, 23 octobre 2026 · research.nvidia.com67 jetons/s
DéclaréRTX Spark de 32 Go (Nvidia ne précise pas le PC portable)Q4_K_M · llama.cpp, CUDA (mesure AIPerf) · Nvidia, 23 octobre 2026 · research.nvidia.com67 jetons/s
DéclaréRTX Spark de 32 Go (Nvidia ne précise pas le PC portable)Q4_K_M · llama.cpp, CUDA (mesure AIPerf) · Nvidia, 23 octobre 2026 · research.nvidia.com67 jetons/s
DéclaréRTX Spark de 32 Go (Nvidia ne précise pas le PC portable)Q4_K_M · llama.cpp, CUDA (mesure AIPerf) · Nvidia, 23 octobre 2026 · research.nvidia.com67 jetons/s

Pas d'estimation de vitesse : l'éditeur ne publie pas le nombre de paramètres actifs par jeton de ce modèle. Comment on l’estime.

Les benchmarks mesurent la version complète du modèle. La version allégée fait un peu moins bien. À télécharger avec Ollama, LM Studio ou llama.cpp. Comment on compte la mémoire. Les prix et les marchands sont sur la page de chaque machine.

Pour aller plus loin. Installer Ollama, lancer un premier modèle et fixer la taille du contexte pour qu'il tienne dans la mémoire de la machine. Ollama & les modèles locaux, sur minilabai.com. Un guide du même auteur que QUELLE IA.

Fiche technique

Prix: Non communiqué
Fenêtre de contexte: 65 536 jetonsenviron 49 000 mots
Entrées: Non communiqué
Réflexion: Non communiqué
Paramètres: 8 milliards
Licence: OpenMDW-1.1poids ouverts, téléchargeables
Classe énergétique: Non communiquée
Hébergement en Europe: Non communiqué
Connaissances jusqu'à: Non communiqué

Où le trouver

Liens directs, sans affiliation

En bref

Quel est le score de Nemotron 3.5 Bolt E4B ?: Nemotron 3.5 Bolt E4B n'a pas encore de score : au 26 octobre 2026, aucun benchmark suivi ne l'a mesuré. Son score arrivera avec les premiers résultats.?
Nemotron 3.5 Bolt E4B peut-il tourner en local ?: Tient à partir d'une carte graphique de 8 Go (6 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple une GeForce RTX 5050. Mémoire estimée : 5,5 Go.
Qui édite Nemotron 3.5 Bolt E4B ?: Nemotron 3.5 Bolt E4B est édité par NVIDIA (États-Unis), et il est sorti le 23 octobre 2026. Ses poids sont ouverts, sous licence OpenMDW-1.1.