NVIDIA
NVIDIA Nemotron 3.5 Super-VLمفتوح
NVIDIA high-performance open-weights vision-language MoE optimized for TensorRT-LLM and robot perception workflows.
الذكاء
87.8 #30
AAQI 88.0
سرعة الإخراج
110 t/s
ITL 9.1 ms/tok
السعر الممزوج (3:1)
$0.65 /1M
إدخال $0.35/M · إخراج $1.2/M
السياق
512K
≈ 1,280 صفحة A4 · أقصى إخراج 16,384
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
NVIDIA Nemotron 3.5 Super-VL
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
محاور الرادار تقريبية من درجات الفئات عند غياب قياسات مباشرة — راجع المنهجية.
نقاط القوة والمقايضات
أين يتفوق
- Open-weights VL model with video input
- 110 tok/s on NVIDIA inference stacks
- Tuned for robotics and enterprise agent systems
ما يجب الانتباه له
- Peak throughput requires NVIDIA hardware stack
- Reasoning depth below frontier text-only models
حالات استخدام قاتلة
Robotics perception
Vision-language-action pipelines on Jetson and DGX.
Video analytics agents
Multi-modal sub-agents parsing video, audio and documents.
Self-hosted VL workloads
Enterprise document/video QA with open weights.
بداية سريعة للمطورين و API
عيّن
NVIDIA_API_KEY أولاً — احصل على مفتاح APIcurl https://integrate.api.nvidia.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $NVIDIA_API_KEY" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"model": "nvidia/nemotron-3-5-super-vl",
"messages": [{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}]
}'import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://integrate.api.nvidia.com/v1",
api_key=os.environ["NVIDIA_API_KEY"],
)
resp = client.chat.completions.create(
model="nvidia/nemotron-3-5-super-vl",
messages=[{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)const res = await fetch("https://integrate.api.nvidia.com/v1/chat/completions", {
method: "POST",
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.NVIDIA_API_KEY}`,
"content-type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
model: "nvidia/nemotron-3-5-super-vl",
messages: [{ role: "user", content: "Refactor this function for O(n) time and explain the change." }],
}),
});
console.log((await res.json()).choices[0].message.content);الموارد والروابط الرسمية
نشر API
مقارنة المضيفين ووقت الاستجابة
الإنتاجية وTTFT وتسعير ذاكرة التخزين المؤقت عبر Groq وCerebras وTogether وDeepInfra وFireworks وBedrock وAzure.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
الدرجات حسب المصدر
الدرجات حسب الفئة
نتائج الاختبارات
المواصفات الحية والبنية
تحت الغطاء
120B hybrid MoE, 12B active — vision-language
- Hybrid Mamba-attention MoE stack for 4x predecessor throughput
- TensorRT-LLM optimized; FP8-ready checkpoints
- Native video + image understanding in one model
تاريخ الإصدار
29 سبتمبر 2026
البنية
120B hybrid MoE, 12B active — vision-language
المعلمات
120B/12B MoE
الترخيص
Open Weights
نافذة السياق
512,000 tokens
أقصى إخراج
16,384 tokens
الوسائط
text + image + video
أسعار التخزين المؤقت
قراءة $0.05 · كتابة $0.35 /1M
الاستدلال
—
سعر الإدخال
$0.35/M
سعر الإخراج
$1.2/M
سرعة الإخراج
110 t/s
الزمن حتى أول رمز
—
آخر تحديث
1 أكتوبر 2026
الفاتورة الشهرية المقدرة
الإنفاق الشهري المقدر
$0.00
جارٍ حساب التوفير مقابل GPT-4o…
اقتباس وتضمين
شارة Markdown لـ GitHub
Loading badge markdown...BibTeX
@misc{llmpodium2026nemotron35supervl,
title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of NVIDIA Nemotron 3.5 Super-VL},
author = {LLMPodium Research},
year = {2026},
url = {https://llmpodium.com/models/nemotron-3-5-super-vl}
}تضمين شارة النتيجة
أضف شارة Podium Score المباشرة إلى ملف README على GitHub أو Hugging Face — ترتبط بالترتيب المباشر.
معاينة
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...المزيد من NVIDIA
Nvidia Nemotron 3 Ultra 550b A55b Nvfp4
Unknown · 50 t/s
71.0
Nvidia Llama 3.3 Nemotron Super 49b V1.5
Unknown · 50 t/s
67.0
Nvidia Nemotron 3 Nano 30b A3b Bf16
Unknown · 50 t/s
66.0
Nemotron 4 340b Instruct
Unknown · 50 t/s
64.0
Nvidia Nemotron 3 Ultra 550b A55b
Proprietary · 150 t/s
38.3
Nvidia Nemotron 3 Super 120b A12b
Proprietary · 150 t/s
32.0
النماذج البديلة
أقرب البدائل لـ NVIDIA Nemotron 3.5 Super-VL استناداً إلى القدرات والأسعار ونتائج الاختبارات.