NVIDIA Nemotron 3.5 Super-VLOuvert
NVIDIA high-performance open-weights vision-language MoE optimized for TensorRT-LLM and robot perception workflows.
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
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
Démarrage rapide développeur & API
NVIDIA_API_KEY — obtenir une clé APIcurl 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);Ressources & liens officiels
Comparer hôtes et latence
Débit, TTFT et tarifs de cache chez Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock et Azure.
Scores par Source
Scores par Catégorie
Résultats de Benchmarks
Duels en direct
Specs en direct & architecture
- Hybrid Mamba-attention MoE stack for 4x predecessor throughput
- TensorRT-LLM optimized; FP8-ready checkpoints
- Native video + image understanding in one model
Facture mensuelle estimée
Citer et intégrer
Loading badge markdown...@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}
}Intégrer le badge de score
Ajoutez un badge Podium Score en direct à votre README GitHub ou Hugging Face — il renvoie vers le classement en direct.
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Modèles alternatifs
Meilleures alternatives à NVIDIA Nemotron 3.5 Super-VL selon les capacités, le prix et les benchmarks.