# Nemotron 3.5 Bolt E4B: новые локальные веса NVIDIA

Источник: https://modelium.tech/zhurnal/nemotron-3-5-bolt-e4b-local-weights/

23 октября NVIDIA выпустила Nemotron 3.5 Bolt E4B — отдельную компактную модель для диалога и работы с инструментами. Доступны исходные BF16-веса и подготовленный GGUF-файл; это не прежняя Bolt 74B. Название версии «4GB» не равно размеру загрузки или требованию к памяти, а простой домашний запуск мы не проверяли.

Nemotron 3.5 Bolt E4B: новые локальные веса NVIDIA

**Проверено по источникам 23 октября 2026 года.** Если вы хотите держать помощника на своём компьютере, у NVIDIA появилась ещё одна модель Nemotron: Bolt E4B отвечает текстом и рассчитана на быстрый диалог и вызов инструментов — то есть на выбор нужного действия в приложении. Это не уже описанная нами крупная Bolt 74B. NVIDIA датирует выпуск 23 октября; редакция не запускала модель и не измеряла скорость. [s1](#src-s1)[s2](#src-s2)[s6](#src-s6)

## Что уже можно скачать?

В официальных репозиториях NVIDIA лежат полные веса BF16 (формат без сильного сжатия) и вариант Q4_K_M в файле GGUF — формате для программ локального запуска вроде llama.cpp. В BF16-репозитории есть файл весов и индекс; в GGUF-репозитории — отдельный файл `Nemotron-3.5-Bolt-E4B-Q4_K_M.gguf`. В карточке указано 8 млрд параметров, из которых при работе активны 4 млрд, и контекст до 64 тысяч токенов (объём текста, который модель удерживает в одном разговоре). Версия NVIDIA «4GB» — название продукта, **не обещание загрузки в 4 ГБ**: один официальный GGUF-файл занимает 6 180 446 208 байт на диске. Это не показатель минимально необходимой оперативной или видеопамяти. [s1](#src-s1)[s2](#src-s2)[s3](#src-s3)

NVIDIA также выпустила дополнительную модель DFlash для ускорения генерации: она предлагает черновые фрагменты ответа, которые основная модель подтверждает. Для обычного знакомства с моделью это необязательный компонент. Замеры ускорения в материалах NVIDIA — результаты разработчика на указанных конфигурациях, а не тест Modelium на домашнем ПК. [s1](#src-s1)[s2](#src-s2)

## Подойдёт ли она для обычного компьютера?

Пока не обещаем готовый рецепт для любой Windows-, Linux- или Mac-машины. Официальный пример NVIDIA для GGUF использует Linux, Docker и видеокарту NVIDIA; это инженерный серверный путь, а не простая домашняя установка. В каталоге Ollama уже есть тег `nemotron-3.5-bolt:e4b`, но релиз Ollama 0.40.10-rc0, который прямо описывает эту модель, помечен как **предварительный**, а не стабильный. Наличие тега и файлов само по себе не подтверждает, что модель запустится на вашем устройстве с установленной версией программы. [s2](#src-s2)[s4](#src-s4)

**Что проверить дальше:** откройте официальную [карточку GGUF NVIDIA](https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Bolt-E4B-4GB) и сравните там указанный путь запуска со своей ОС и доступным оборудованием. Если ищете прежнюю большую модель Bolt для Mac, это [другой материал](https://modelium.tech/zhurnal/nemotron-3-5-bolt-metal-gguf-mac/). [s2](#src-s2)[s6](#src-s6)

## Какие ограничения по правам и качеству?

Официальные веса NVIDIA распространяются по OpenMDW 1.1: текст допускает использование без отдельной платы, в том числе коммерческое, но требует сохранить лицензию и уведомления при распространении материалов. Исходная Gemma 4 обозначена Google как Apache 2.0; это не делает автоматически NVIDIA-веса или чужой код «под Apache». У отдельной конверсии ggml-org в метаданных стоит Apache 2.0, тогда как официальные карточки NVIDIA для исходных весов указывают OpenMDW 1.1; при использовании этой конверсии не полагайтесь на её метку как на замену условий NVIDIA. Лицензия программы llama.cpp — отдельный вопрос. [s1](#src-s1)[s2](#src-s2)[s5](#src-s5)[s7](#src-s7)[s8](#src-s8)

Текстовая карточка NVIDIA описывает именно текстовый вход и выход. Предварительный анонс Ollama называет пакет визуально-языковым; до проверки конкретного приложения и его дополнительных файлов не обещаем работу с изображениями в данном GGUF. Заявленные NVIDIA оценки качества и скорости нужно проверять на своей задаче: независимого прогона Modelium не было. [s1](#src-s1)[s2](#src-s2)[s4](#src-s4)

## Источники

1. [NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt E4B BF16, pinned model card](https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Bolt-E4B-BF16/blob/625857316b2a8b12022378a2cb2469a03cd72295/README.md) — получено 2026-10-23
2. [NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB, pinned GGUF card](https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Bolt-E4B-4GB/blob/4008514238a0b4ae17af3988818f75bf084541a5/README.md) — получено 2026-10-23
3. [NVIDIA GGUF pinned file tree and metadata](https://huggingface.co/api/models/nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Bolt-E4B-4GB/tree/4008514238a0b4ae17af3988818f75bf084541a5?recursive=true) — получено 2026-10-23
4. [Ollama v0.40.10-rc0 prerelease](https://github.com/ollama/ollama/releases/tag/v0.40.10-rc0) — получено 2026-10-23
5. [OpenMDW 1.1 license text](https://github.com/OpenMDW/OpenMDW/blob/main/1.1/LICENSE.OpenMDW-1.1) — получено 2026-10-23
6. [NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt E4B announcement](https://research.nvidia.com/labs/nemotron/NVIDIA-Nemotron-3.5-Bolt-E4B-4GB/) — получено 2026-10-23
7. [ggml-org Bolt E4B conversion card, pinned](https://huggingface.co/ggml-org/NVIDIA-Nemotron-3.5-Bolt-E4B-GGUF/blob/e24735556471864a717f82ef1f245e4d1361f907/README.md) — получено 2026-10-23
8. [Google Gemma 4 E4B official model card](https://huggingface.co/google/gemma-4-E4B-it) — получено 2026-10-23