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NVIDIA Nemotron 3.5 Super-VLOuvert

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

#13publié le 29 sept. 2026·Open Weights·120B/12B MoE
textimagevideo512K ctx
Intelligence
87.8 #13
AAQI 88.0
Vitesse Sortie
110 t/s
ITL 9.1 ms/tok
Prix mixte (3:1)
$0.65 /1M
Entrée $0.35/M · Sortie $1.2/M
Contexte
512K
≈ 1,280 pages A4 · sortie max 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)

Les axes du radar sont approximés depuis les scores par catégorie lorsque les mesures directes manquent — voir Méthodologie.

Points forts & compromis

Là où il gagne

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

Points de vigilance

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

Cas d'usage clés

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.

Démarrage rapide développeur & API

Définissez d’abord NVIDIA_API_KEY — obtenir une clé 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."}]
  }'

Ressources & liens officiels

Déploiement API

Comparer hôtes et latence

Débit, TTFT et tarifs de cache chez Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock et Azure.

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Voir la matrice des fournisseurs →

Scores par Source

Duels en direct

Specs en direct & architecture

Sous le capot
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
Date de Sortie
29 sept. 2026
Architecture
120B hybrid MoE, 12B active — vision-language
Paramètres
120B/12B MoE
Licence
Open Weights
Fenêtre de Contexte
512,000 tokens
Sortie max
16,384 tokens
Modalités
text + image + video
Tarifs du cache
lecture $0.05 · écriture $0.35 /1M
Raisonnement
—
Prix Entrée
$0.35/M
Prix Sortie
$1.2/M
Vitesse Sortie
110 t/s
Temps au Premier Token
—
Données mises à jour
1 oct. 2026

Facture mensuelle estimée

Dépense mensuelle estimée
$0.00
Calcul des économies vs GPT-4o…

Citer et intégrer

Badge Markdown GitHub
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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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Aperçu
NVIDIA Nemotron 3.5 Super-VL LLMPodium Score
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