在GTC 2026大會上，NVIDIA宣佈了一系列圍繞本地運行AI智能體的更新，覆蓋開放模型、軟體棧、微調工具及RTX優化。核心目標是：在保障隱私且免費的前提下，讓NVIDIA DGX Spark桌面AI超級計算機和RTX PC能夠出色運行個人智能體。
NVIDIA將生成式AI與OpenClaw等框架結合，定義為一種新的計算品類：智能體計算機。
一、全新開放模型：為本地智能體帶來雲端級品質
NVIDIA發佈了或優化了多個支援本地智能體運行的開放模型，尤其適配DGX Spark（128GB統一內存，可支援超過1200億參數模型）和RTX PRO工作站：
| 模型 | 參數量 | 特點 | 適用場景 |
|---|---|---|---|
| Nemotron 3 Super 120B | 1200億總參數，120億激活參數 | 在PinchBench（新基準測試）中得分85.6%，同類開放模型中領先 | DGX Spark或RTX PRO工作站上運行複雜代理式AI系統 |
| Nemotron 3 Nano 4B | 40億 | 緊湊、低顯存佔用，指令遵循和工具使用能力強 | GeForce RTX用戶，在RTX AI PC上本地構建智能體和助手 |
| Mistral Small 4 | 1190億總參數，60-80億激活參數 | 針對通用聊天、編程和智能體任務優化的超高效模型 | DGX Spark和RTX PRO GPU上本地運行 |
| 千問3.5（優化） | 27B/9B/4B版本 | 原生支援視覺處理、多Token預測和262K超大上下文窗口 | 27B稠密模型與RTX 5090 D v2 GPU搭配表現尤佳 |
用戶現在可以通過Ollama、LM Studio和llama.cpp體驗這些模型，借助RTX GPU和DGX Spark獲得加速推理。
二、NVIDIA NemoClaw：針對OpenClaw的開源優化軟體棧
隨著OpenClaw等自主AI智能體日益廣泛，對Token成本、安全和隱私的擔憂也在加劇。為此，NVIDIA推出了NemoClaw——一個基於OpenClaw的開源軟體棧，用於在NVIDIA設備上優化OpenClaw部署。
首批可用功能：
NVIDIA Nemotron本地模型：在本地運行推理，實現更好的隱私保護和零Token成本
NVIDIA OpenShell運行時：專為更安全地執行Claw而設計的運行時
三、Unsloth Studio：簡化模型微調
為了進一步提升模型在代理式工作流上的準確度，NVIDIA與Unsloth合作。Unsloth發佈了Unsloth Studio——一個易於使用的網頁UI，旨在為AI愛好者和開發者簡化微調流程。
核心特點：
支援500多種AI模型
用戶只需上傳資料集，通過圖形畫布生成合成資料並啓動微調任務
支援量化低秩適配、低秩適配和完整微調
可實時監控並可視化任務進度
基於Unsloth庫構建，在訓練過程中實現最高2倍加速，同時節省高達70%顯存
這意味著新用戶無需複雜配置，即可充分利用其NVIDIA RTX GPU和DGX Spark的性能。
四、經RTX優化的最新創作AI模型
| 模型 | 優化內容 | 性能提升 |
|---|---|---|
| Lightricks LTX 2.3（音頻視訊模型） | 發佈NVFP4和FP8蒸餾模型 | 性能提升至原來的2.1倍 |
| Black Forest Lab FLUX.2 Klein 9B | 發佈FP8版本（與NVIDIA合作） | 圖像編輯速度提升至原來的2倍，優化顯存佔用 |
五、GTC現場活動：Build-a-Claw
GTC現場參會者可前往GTC Park參與NVIDIA Build-a-Claw活動（持續至3月19日，每日上午8點至下午5點）。NVIDIA技術專家將現場指導參與者，通過自選設備定制並部署一款主動式、全天候的AI助手。無論技術背景如何，參與者均可為自己的AI智能體命名、自定義個性，並配置所需工具權限，最終打造出可通過常用即時通訊工具隨時調用的個人助理。
六、其他RTX AI更新
RTX AI視訊生成指南：展示如何使用ComfyUI中的RTX Video，從文本到圖像生成視訊關鍵幀，並升級到4K畫質
NVIDIA AI for Media SDK：為直播媒體、視訊會議和後期製作提供Broadcast級AI特效，更新包括更精准的唇形同步、多人對話實時檢測、4K畫質提升等
NVIDIA DLSS 5：將於今年秋季推出，以AI驅動遊戲畫質保真度突破
Maxon Redshift 2026.4：引入DLSS驅動的實時可視化工作流
Reincubate Camo：增加對Windows ML NVIDIA TensorRT RTX EP的支援，提升RTX GPU性能
七、對企業及開發者的啓示
如果您正在考慮部署AI智能體（如OpenClaw）或本地運行大模型，NVIDIA此次發佈提供了清晰的路徑：
零Token成本 + 隱私保護：Nemotron本地模型在本地運行推理，無需調用雲端API
從輕量到超大規模：從4B的Nemotron Nano到120B的Nemotron Super，覆蓋不同硬體
簡化微調：Unsloth Studio降低技術門檻，500+模型支援
安全執行：OpenShell運行時專門設計用於更安全地運行Claw
硬體底座：DGX Spark（128GB統一內存）和RTX PRO/GeForce GPU提供算力支撐
WeChat
Profile