NVIDIA
NVIDIA Nemotron 3.5 Super-VLওপেন
NVIDIA high-performance open-weights vision-language MoE optimized for TensorRT-LLM and robot perception workflows.
বুদ্ধিমত্তা
87.8 #30
AAQI 88.0
আউটপুট গতি
110 t/s
ITL 9.1 ms/tok
ব্লেন্ডেড মূল্য (3:1)
$0.65 /1M
ইনপুট $0.35/M · আউটপুট $1.2/M
কনটেক্সট
512K
≈ 1,280টি A4 পৃষ্ঠা · সর্বোচ্চ আউটপুট 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)
সরাসরি বেঞ্চমার্ক মাপ না থাকলে রাডার অক্ষ বিভাগ স্কোর থেকে আনুমানিক — পদ্ধতি দেখুন।
শক্তি ও ট্রেড-অফ
যেখানে এটি জেতে
- Open-weights VL model with video input
- 110 tok/s on NVIDIA inference stacks
- Tuned for robotics and enterprise agent systems
যেগুলো খেয়াল রাখতে হবে
- Peak throughput requires NVIDIA hardware stack
- Reasoning depth below frontier text-only models
কিলার ব্যবহারের ক্ষেত্র
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.
ডেভেলপার কুইকস্টার্ট ও API
প্রথমে
NVIDIA_API_KEY সেট করুন — API কী নিনcurl 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);অফিসিয়াল রিসোর্স ও লিংক
API ডিপ্লয়মেন্ট
হোস্ট ও লেটেন্সি তুলনা করুন
Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock ও Azure জুড়ে থ্রুপুট, TTFT ও ক্যাশে মূল্য।
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
উৎস অনুযায়ী স্কোর
বিভাগ অনুযায়ী স্কোর
বেঞ্চমার্ক ফলাফল
লাইভ স্পেসিফিকেশন ও আর্কিটেকচার
ভেতরের কাঠামো
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
প্রকাশের তারিখ
২৯ সেপ, ২০২৬
আর্কিটেকচার
120B hybrid MoE, 12B active — vision-language
প্যারামিটার
120B/12B MoE
লাইসেন্স
Open Weights
কনটেক্সট উইন্ডো
512,000 tokens
সর্বোচ্চ আউটপুট
16,384 tokens
মডালিটি
text + image + video
ক্যাশে মূল্য
রিড $0.05 · রাইট $0.35 /1M
রিজনিং
—
ইনপুট দাম
$0.35/M
আউটপুট দাম
$1.2/M
আউটপুট গতি
110 t/s
প্রথম টোকেনের সময়
—
ডেটা আপডেট
১ অক্টো, ২০২৬
আনুমানিক মাসিক বিল
আনুমানিক মাসিক খরচ
$0.00
GPT-4o-র তুলনায় সঞ্চয় হিসাব হচ্ছে…
উদ্ধৃতি ও এম্বেড
GitHub Markdown ব্যাজ
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}
}স্কোর ব্যাজ এম্বেড করুন
আপনার GitHub বা Hugging Face README-তে লাইভ Podium স্কোর ব্যাজ যোগ করুন — এটি লাইভ র্যাংকিং-এ ফেরে।
প্রিভিউ
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...NVIDIA-এর আরও মডেল
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
বিকল্প মডেলসমূহ
সক্ষমতা, মূল্য এবং বেঞ্চমার্ক স্কোরের ভিত্তিতে NVIDIA Nemotron 3.5 Super-VL-এর নিকটতম বিকল্প।