NVIDIA
NVIDIA Nemotron 3.5 Super-VLओपन
NVIDIA high-performance open-weights vision-language MoE optimized for TensorRT-LLM and robot perception workflows.
बुद्धिमत्ता
87.8 #30
AAQI 88.0
आउटपुट गति
110 t/s
ITL 9.1 ms/tok
ब्लेंडेड मूल्य (3:1)
$0.65 /1M
इनपुट $0.35/M · आउटपुट $1.2/M
कॉन्टेक्स्ट
512K
≈ 1,280 A4 पेज · अधिकतम आउटपुट 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)
जहाँ सीधे बेंचमार्क माप उपलब्ध नहीं हैं, वहाँ रडार अक्ष श्रेणी स्कोर से अनुमानित हैं — कार्यप्रणाली देखें।
ताकत और समझौते
जहां यह जीतता है
- Open-weights VL model with video input
- 110 tok/s on NVIDIA inference stacks
- Tuned for robotics and enterprise agent systems
ध्यान देने योग्य बातें
- Peak throughput requires NVIDIA hardware stack
- Reasoning depth below frontier text-only models
किलर उपयोग केस
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.
डेवलपर क्विकस्टार्ट और API
पहले
NVIDIA_API_KEY सेट करें — API कुंजी प्राप्त करेंcurl 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);आधिकारिक संसाधन और लिंक
API डिप्लॉयमेंट
होस्ट और लेटेंसी की तुलना
Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock और Azure पर थ्रूपुट, TTFT और कैश मूल्य।
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
स्रोत के अनुसार स्कोर
श्रेणी के अनुसार स्कोर
बेंचमार्क परिणाम
लाइव स्पेक्स और आर्किटेक्चर
अंदर की झलक
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
रिलीज़ तिथि
29 सित॰ 2026
आर्किटेक्चर
120B hybrid MoE, 12B active — vision-language
पैरामीटर
120B/12B MoE
लाइसेंस
Open Weights
कॉन्टेक्स्ट विंडो
512,000 tokens
अधिकतम आउटपुट
16,384 tokens
मोडैलिटी
text + image + video
कैश मूल्य
रीड $0.05 · राइट $0.35 /1M
रीजनिंग
—
इनपुट कीमत
$0.35/M
आउटपुट कीमत
$1.2/M
आउटपुट गति
110 t/s
पहले टोकन तक का समय
—
डेटा अपडेट
1 अक्टू॰ 2026
अनुमानित मासिक बिल
अनुमानित मासिक खर्च
$0.00
GPT-4o की तुलना में बचत की गणना…
उद्धरण और एम्बेड
GitHub Markdown बैज
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}
}स्कोर बैज एम्बेड करें
अपने GitHub या Hugging Face README में लाइव Podium Score बैज जोड़ें — यह लाइव रैंकिंग पर ले जाता है।
पूर्वावलोकन
Markdown
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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
वैकल्पिक मॉडल
क्षमता, मूल्य और बेंचमार्क स्कोर के आधार पर NVIDIA Nemotron 3.5 Super-VL के निकटतम विकल्प।