NVIDIA выпустила Nemotron 3.5 Embed, Rerank и Parse для поиска по документам
2026-10-21 NVIDIA представила семейство Nemotron 3.5 Retriever для корпоративного поиска и систем с дополнением ответов внутренними данными. В него вошли Nemotron 3.5 Embed 8B BF16, Embed 1B BF16, Embed 1B NVFP4, Rerank 8B BF16 и Parse с 631 млн параметров. Модели отвечают за поиск подходящих документов, повторную сортировку результатов и извлечение текста, таблиц и структуры из изображений страниц.
Модели опубликованы с весами на Hugging Face и доступны для коммерческого применения по лицензии OpenMDW-1.1; для части решений также заявлен доступ через NVIDIA NIM. Стоимость работы через API не опубликована. По данным NVIDIA, Embed 8B получил 61,17 nDCG@10 на ViDoRe v3.1, Embed 1B — 58,38, а Rerank 8B — 60,49; независимых замеров пока нет. Parse поддерживает 163 языка и письменности, а заявленная ошибка распознавания на внутреннем наборе снизилась с 11,55% у Parse 2.0 до 1,35%.
Для бизнеса выпуск полезен при создании поиска по договорам, инструкциям, отчётам, сканам и презентациям: компоненты можно развернуть у себя и не передавать документы внешнему поставщику. Рублёвую стоимость эксплуатации пока оценить нельзя без данных о необходимом оборудовании, нагрузке и тарифах NIM. Основной риск — результаты приведены самим вендором и могут не переноситься на документы конкретной компании; перед внедрением стоит провести проверку на собственной выборке, отдельно измерив качество русского языка, таблиц и сложной вёрстки.
Дальше важно отслеживать независимые сравнения, требования к видеопамяти и фактическую скорость обработки. Отдельные карточки языковых моделей не создаются: Embed и Rerank являются специализированными средствами поиска, а Parse — моделью разбора документов.