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NVIDIA Nemotron 3.5 Super-VLAbierto

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

#30lanzado 29 sept 2026·Open Weights·120B/12B MoE
textimagevideo512K ctx
Proveedores de APIObtener clave API →Clasificación
Inteligencia
87.8 #30
AAQI 88.0
Velocidad de Salida
110 t/s
ITL 9.1 ms/tok
Precio combinado (3:1)
$0.65 /1M
Entrada $0.35/M · Salida $1.2/M
Contexto
512K
≈ 1,280 páginas A4 · salida máx. 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)

Los ejes del radar se aproximan a partir de las puntuaciones de categoría cuando faltan mediciones directas — ver Metodología.

Fortalezas y compromisos

Donde gana

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

Puntos a vigilar

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

Casos de uso clave

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.

Inicio rápido para desarrolladores y API

Define primero NVIDIA_API_KEY — obtener una clave 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."}]
  }'

Recursos y enlaces oficiales

Despliegue de API

Comparar hosts y latencia

Throughput, TTFT y precios de caché en Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock y Azure.

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Ver matriz de proveedores →

Puntuaciones por Fuente

Especificaciones en vivo y arquitectura

Bajo el capó
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
Fecha de Lanzamiento
29 sept 2026
Arquitectura
120B hybrid MoE, 12B active — vision-language
Parámetros
120B/12B MoE
Licencia
Open Weights
Ventana de Contexto
512,000 tokens
Salida máx.
16,384 tokens
Modalidades
text + image + video
Precios de caché
lectura $0.05 · escritura $0.35 /1M
Razonamiento
—
Precio de Entrada
$0.35/M
Precio de Salida
$1.2/M
Velocidad de Salida
110 t/s
Tiempo al Primer Token
—
Datos actualizados
1 oct 2026

Factura mensual estimada

Gasto mensual estimado
$0.00
Calculando ahorro vs GPT-4o…

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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}
}

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NVIDIA Nemotron 3.5 Super-VL LLMPodium Score
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