NVIDIA

NVIDIA Nemotron 3.5 Super-VLمفتوح

NVIDIA high-performance open-weights vision-language MoE optimized for TensorRT-LLM and robot perception workflows.

#30صدر 29 سبتمبر 2026·Open Weights·120B/12B MoE
textimagevideo512K ctx
مزودو APIاحصل على مفتاح API ←الترتيب
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)
Coding (83)Mathematics (84)Hard Science (GPQA) (86)Agentic & Tool Use (81)Knowledge (MMLU) (85)Vision / Multimodal (96)

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 API
curl 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."}]
  }'

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
عرض مصفوفة المزودين →

الدرجات حسب المصدر

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
NVIDIA Nemotron 3.5 Super-VL LLMPodium Score
Markdown
Loading badge snippet...
HTML
Loading badge snippet...

المزيد من NVIDIA

النماذج البديلة

أقرب البدائل لـ NVIDIA Nemotron 3.5 Super-VL استناداً إلى القدرات والأسعار ونتائج الاختبارات.

0 / 4