NVIDIA ha publicado un resumen de novedades de software que coincide con el lanzamiento de los portátiles RTX Spark, que según NVIDIA y Microsoft salen a la venta el viernes 16 de octubre. El hardware combina hasta 128 GB de memoria unificada con 1 petaflop de cómputo para IA. Gran parte del texto trata de juegos y aplicaciones creativas, pero varios puntos interesan a los equipos que construyen agentes.
Un modelo para agentes locales
Nemotron 3.5 Bolt 74B llega el jueves 15 de octubre. Es un modelo de mezcla de expertos con 74B de parámetros, de los cuales 9B están activos a la vez. Con cuantización de dos bits cabe en 24 GB. NVIDIA lo presenta como más rápido que los modelos densos populares y más inteligente que los modelos MoE populares de tamaño de memoria similar; son comparaciones suyas y la fuente no incluye datos de benchmarks. Los datos de entrenamiento, los pesos y las recetas son de código abierto, de modo que los equipos pueden hacer fine-tuning. En el lanzamiento funciona con llama.cpp, vLLM, Ollama, Unsloth y LM Studio, y agentes como Hermes y OpenClaw pueden usarlo directamente.
Seguridad y enrutamiento
Los agentes instalados en RTX Spark incluyen aislamiento (sandboxing) con NVIDIA OpenShell y Microsoft Execution Containers (MXC). MXC aporta seguridad a nivel de sistema operativo. OpenShell facilita que los agentes adopten MXC y añade protección de credenciales y monitorización de seguridad. OpenClaw y GitHub Copilot ya son compatibles con MXC, y Hermes Agent incorporará controles granulares de OpenShell y MXC antes de que acabe el mes.
NVIDIA Switchyard, una biblioteca de código abierto para enrutar modelos, permite que un agente envíe las consultas a un modelo local o a uno en la nube. El objetivo es recurrir menos a la nube y obtener resultados similares. Hermes lo añadirá más adelante en octubre. Perplexity Computer y GitHub Copilot han desarrollado su propio enrutamiento.
PAIR y modelos de decisión
NVIDIA PAIR, una herramienta gratuita y de código abierto que localiza PC en una red local y reparte entre ellos las cargas de trabajo de IA, deja la fase beta. Instala modelos y motores de inferencia, ahora admite llama.cpp y descargas desde Hugging Face, y funciona en Windows, Linux y macOS.
llama.cpp y Unsloth ya admiten modelos de decisión, que según NVIDIA permiten a un agente elegir su siguiente acción, por ejemplo clasificando una solicitud, hasta 200 veces más rápido que los agentes tradicionales. llama.cpp suma además una aplicación para Windows que se ejecuta desde la bandeja del sistema, de modo que se pueden descargar y ejecutar modelos sin usar la línea de comandos.
Lo que la fuente no incluye
La publicación no da precios de los portátiles ni pruebas independientes. Su afirmación de que las descargas de modelos locales son 5 veces mayores que en todo el año pasado es de la propia NVIDIA. Los apartados de juegos, Adobe, Blender y ComfyUI quedan fuera de lo que cubre esta nota.