NVIDIA 开放 Nemotron 3.5 嵌入、重排与文档解析模型

NVIDIA 10 月 21 日发布 Nemotron 3.5 检索模型组合：支持文本和图像的 8B、1B 嵌入模型（含 NVFP4 量化版），8B 重排模型，以及 631M 参数的文档解析模型 Parse，权重在 Hugging Face 发布，可商用。Embed 8B 模型卡标注的许可为 OpenMDW-1.1。

要点

• Embed 8B 在 ViDoRe v3.1 上 nDCG@10 为 61.17，NVIDIA 称在稠密检索模型中排第一；蒸馏得到的 1B 版为 58.38
• Rerank 8B 在图文混合重排上为 60.49，高于 Qwen3-VL-Reranker-8B 的 59.17；加入重排后 Agent 每次查询的 token 成本降低约 14%
• Parse 在 ParseBench 上三遍模式得分 75.20，单张 H100 每秒 10.5 页；单遍模式 72.74，每秒 16.1 页
• 可从 Hugging Face 下载，也可经 NIM 或 Baseten、DeepInfra 等平台调用；NeMo 提供微调配方

来源

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NVIDIA 10 月 21 日发布 Nemotron 3.5 检索模型组合：支持文本和图像的 8B、1B 嵌入模型（含 NVFP4 量化版），8B 重排模型，以及 631M 参数的文档解析模型 Parse，权重在 Hugging Face 发布，可商用。Embed 8B 模型卡标注的许可为 OpenMDW-1.1。

- Embed 8B 在 ViDoRe v3.1 上 nDCG@10 为 61.17，NVIDIA 称在稠密检索模型中排第一；蒸馏得到的 1B 版为 58.38
- Rerank 8B 在图文混合重排上为 60.49，高于 Qwen3-VL-Reranker-8B 的 59.17；加入重排后 Agent 每次查询的 token 成本降低约 14%
- Parse 在 ParseBench 上三遍模式得分 75.20，单张 H100 每秒 10.5 页；单遍模式 72.74，每秒 16.1 页
- 可从 Hugging Face 下载，也可经 NIM 或 Baseten、DeepInfra 等平台调用；NeMo 提供微调配方

**为什么值得关注**：需要在扫描件、图表、幻灯片里做检索的 RAG 和 Agent 团队多了一套可本地部署的「解析—嵌入—重排」组合，可与现有方案做对比评测。

来源：[NVIDIA Nemotron 3.5 Embed, Rerank, and Parse](https://huggingface.co/blog/nvidia/nemotron-retriever-world-class-agentic-retrieval)；[nvidia/Nemotron-3.5-Embed-8B-BF16](https://huggingface.co/nvidia/Nemotron-3.5-Embed-8B-BF16)