NVIDIA

NVIDIA Nemotron 3.5 Super-VLOffen

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

#30veröffentlicht 29. Sept. 2026·Open Weights·120B/12B MoE
textimagevideo512K ctx
API-AnbieterAPI-Key holen →Rangliste
Intelligenz
87.8 #30
AAQI 88.0
Ausgabegeschwindigkeit
110 t/s
ITL 9.1 ms/tok
Blended-Preis (3:1)
$0.65 /1M
Input $0.35/M · Output $1.2/M
Kontext
512K
≈ 1,280 A4-Seiten · max. Output 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)

Radar-Achsen sind aus Kategorie-Scores approximiert, wo direkte Benchmark-Messungen fehlen — siehe Methodik.

Stärken & Trade-offs

Wo das Modell gewinnt

  • Open-weights VL model with video input
  • 110 tok/s on NVIDIA inference stacks
  • Tuned for robotics and enterprise agent systems

Worauf achten

  • Peak throughput requires NVIDIA hardware stack
  • Reasoning depth below frontier text-only models

Killer-Anwendungsfälle

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.

Developer-Quickstart & API

Setzen Sie zuerst NVIDIA_API_KEY — API-Schlüssel holen
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."}]
  }'

Offizielle Ressourcen & Links

API-Bereitstellung

Hosts & Latenz vergleichen

Durchsatz, TTFT und Cache-Preise bei Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock und Azure.

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Anbieter-Matrix ansehen →

Ergebnisse nach Quelle

Live-Spezifikationen & Architektur

Unter der Haube
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
Veröffentlichungsdatum
29. Sept. 2026
Architektur
120B hybrid MoE, 12B active — vision-language
Parameter
120B/12B MoE
Lizenz
Open Weights
Kontextfenster
512,000 tokens
Max. Ausgabe
16,384 tokens
Modalitäten
text + image + video
Cache-Preise
Lesen $0.05 · Schreiben $0.35 /1M
Reasoning
—
Eingabepreis
$0.35/M
Ausgabepreis
$1.2/M
Ausgabegeschwindigkeit
110 t/s
Zeit bis zum ersten Token
—
Daten aktualisiert
1. Okt. 2026

Geschätzte Monatsrechnung

Geschätzte Monatsausgaben
$0.00
Ersparnis ggü. GPT-4o wird berechnet…

Zitieren & Einbetten

GitHub-Markdown-Badge
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}
}

Score-Badge einbetten

Fügen Sie Ihrem GitHub- oder Hugging-Face-README ein Live-Podium-Score-Badge hinzu — es verlinkt auf das Live-Ranking.

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

Mehr von NVIDIA

Alternative Modelle

Nächste Alternativen zu NVIDIA Nemotron 3.5 Super-VL basierend auf Leistung, Preis und Benchmarks.

0 / 4