Назад
11 августа 2026 г. в 18:35 Nvidia Nemotron AI Agents Open Models Enterprise AI NVIDIA Blog / NVIDIA Developer / SiliconANGLE

Nvidia выпустила Switchyard: AI-агентам больше не нужно гонять каждый шаг через дорогую модель

Nvidia выпустила Switchyard: AI-агентам больше не нужно гонять каждый шаг через дорогую модель

Nvidia выпустила Switchyard: AI-агентам больше не нужно гонять каждый шаг через дорогую модель

Nvidia показала связку для долгих AI-агентов: открытую модель Nemotron 3.5 Lightning и библиотеку NeMo Switchyard, которая распределяет разные шаги задачи между моделями. Смысл новости не в том, что появилась еще одна LLM, а в том, что агентные системы начинают собирать как набор специализированных исполнителей.

Nemotron 3.5 Lightning — 30B Mixture-of-Experts модель, у которой во время работы активны около 3 млрд параметров. Nvidia позиционирует ее не как главный “мозг” для сложного рассуждения, а как быстрый execution-слой: tool calls, проверка результатов, форматирование, рутинные действия и частые шаги внутри long-running агентов.

Зачем агенту маршрутизатор моделей

Проблема знакомая всем, кто пробовал строить рабочих агентов: если каждый мелкий шаг отправлять в самую дорогую frontier-модель, растут latency и счет за токены. Если вручную раскладывать задачи по моделям, усложняется интеграция и легко потерять качество.

NeMo Switchyard должен закрыть этот слой автоматически. Библиотека выбирает модель для каждого шага workflow по заданной стратегии: качество, задержка, стоимость или их баланс. В системе могут быть открытые, закрытые и собственные дообученные модели компании.

Nvidia приводит первые цифры. Nemotron 3.5 Lightning, по ее данным, дает до 4 раз более быструю генерацию и до 30% быстрее завершает агентные задачи в своем классе. LangChain в тесте Deep Agents сообщает о 74% снижении стоимости, если только 7% вызовов отправлять во frontier-модель. Ramp говорит, что Switchyard позволил сохранить уровень frontier-модели, но снизить стоимость на 58% и runtime на 33% в Ramp SWE-Bench.

Почему это важно для бизнеса и разработчиков

Это сдвигает разговор об агентах от демо к экономике эксплуатации. Рабочий агент не пишет один красивый ответ: он часами читает файлы, дергает инструменты, проверяет вывод, возвращается к ошибкам и повторяет однотипные операции. На таком масштабе “какой моделью думать” становится таким же инженерным решением, как выбор базы данных или очереди задач.

Для Nvidia это еще и ставка на открытые модели как инфраструктуру. Lightning доступна на Hugging Face, ModelScope, OpenRouter и build.nvidia.com, а Switchyard опубликован на GitHub. Если подход приживется, рынок агентных систем будет конкурировать не только качеством самой умной модели, но и тем, насколько грамотно продукт умеет тратить интеллект.

Ещё новости

Claude Fable 5.2: Anthropic снизила цену и показала рой из 1000 агентов
9 ноября 2026 г.
Claude Fable 5.2: Anthropic снизила цену и показала рой из 1000 агентов

Anthropic представила Claude Fable 5.2 и Claude Mythos 5.2: базовая цена — $8 за миллион входных и $40 за миллион выходных токенов, а генерация, по заявлению компании, ускорилась до 30%. Самая заметная цифра в опубликованной таблице — 41,3% в Remote Labor Index, но это результат Anthropic при режиме High effort, а не независимый рейтинг.

Google представила TPU 8tx и 8i Max для защищённого ИИ и длинного контекста
9 ноября 2026 г.
Google представила TPU 8tx и 8i Max для защищённого ИИ и длинного контекста

Google расширила линейку TPU восьмого поколения двумя специализированными системами. Одна ориентирована на конфиденциальный инференс, другая — на модели с особенно длинным контекстом.

Один оператор с ИИ-агентами атаковал экстренные службы и университеты
9 ноября 2026 г.
Один оператор с ИИ-агентами атаковал экстренные службы и университеты

Исследователи Acronis описали BOSSAI — сеть ИИ-агентов, которую один оператор использовал против организаций в 11 странах. Среди подтверждённых взломов — университеты и поставщики экстренных служб, откуда были похищены медицинские данные и персональная информация.

NVIDIA начала расследование после сообщений об операции иностранной разведки против Дженсена Хуанга
9 ноября 2026 г.
NVIDIA начала расследование после сообщений об операции иностранной разведки против Дженсена Хуанга

Совет директоров NVIDIA начал независимое расследование после сообщений о том, что основатель и гендиректор Дженсен Хуанг мог стать целью иностранной разведки. Компания подчёркивает: пока у неё нет оснований полагать, что национальная безопасность США или секреты NVIDIA были скомпрометированы.

Claude научили торговать и работать командой в мире EVE
8 ноября 2026 г.
Claude научили торговать и работать командой в мире EVE

Anthropic проверила агентов Claude в экономике EVE Online и командных миссиях EVE Frontier. Новые модели стабильно зарабатывали в симуляции рынка, но почти не замечали саботаж внутри команды.

Check Point: ИИ-агенты атаковали учётные записи без постоянного оператора
8 ноября 2026 г.
Check Point: ИИ-агенты атаковали учётные записи без постоянного оператора

Исследователи Check Point описали кампании с платформой ARTEX, где ИИ-агенты после начальной постановки цели работали автономно. Это повод проверить доступы и обновления, а не доказательство компрометации всех найденных систем.

Anthropic показала, почему агенту нельзя помнить всё подряд
7 ноября 2026 г.
Anthropic показала, почему агенту нельзя помнить всё подряд

Anthropic сравнила подходы к памяти AI-агентов на длинных задачах: лишние записи быстро превращаются в помеху. В тесте с Pokémon более компактная память помогла модели пройти дальше.

METR: закрытые модели Anthropic ускорили рост бенчмарков почти вдвое
7 ноября 2026 г.
METR: закрытые модели Anthropic ускорили рост бенчмарков почти вдвое

Независимая исследовательская группа METR после работы с внутренними данными Anthropic оценила ускорение роста AECI-бенчмарков в 1,9 раза с октября 2025 года. В расчёт вошли три непубличные модели; сами авторы подчёркивают широкий диапазон неопределённости и ограничения индекса.

Anthropic: AI должна показывать не один научный ответ, а диапазон моделей
7 ноября 2026 г.
Anthropic: AI должна показывать не один научный ответ, а диапазон моделей

Anthropic предлагает оценивать AI-агентов для науки не по одному удачному уравнению, а по набору моделей, совместимых с данными. Такой подход помогает отделить устойчивые выводы от удобной, но случайной подгонки.

Минюст США создал группу по рискам «суперинтеллекта»
6 ноября 2026 г.
Минюст США создал группу по рискам «суперинтеллекта»

Минюст США объявил о Super Intelligence Task Force — межведомственной группе, которая будет заниматься злоупотреблениями системами «суперинтеллекта». Пока это организационная мера, а не новый режим регулирования ИИ.

Gemini Omni 1.2 Flash удешевила ИИ-видео на 30% и увеличила клипы до 15 секунд
6 ноября 2026 г.
Gemini Omni 1.2 Flash удешевила ИИ-видео на 30% и увеличила клипы до 15 секунд

Google обновила Gemini Omni 1.2 Flash: модель теперь генерирует и редактирует нативные ролики длиной до 15 секунд, а цена снижена на 30%. Для команд это делает короткие видео менее дорогими в итерациях, но не снимает задачу контроля результата.

Google дала Antigravity навыки хемоинформатики: гипотезы о лекарствах — за час
6 ноября 2026 г.
Google дала Antigravity навыки хемоинформатики: гипотезы о лекарствах — за час

Google DeepMind добавила в Antigravity набор навыков для хемоинформатики. Агент собирает данные о соединениях, строит модели и предлагает гипотезы для проверки, но не заменяет лабораторный эксперимент.