NVIDIA

NVIDIA Nemotron 3.5 Super-VLAperto

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

#30rilasciato il 29 set 2026·Open Weights·120B/12B MoE
textimagevideo512K ctx
Provider APIOttieni chiave API →Classifica
Intelligenza
87.8 #30
AAQI 88.0
Velocità Uscita
110 t/s
ITL 9.1 ms/tok
Prezzo combinato (3:1)
$0.65 /1M
Input $0.35/M · Output $1.2/M
Contesto
512K
≈ 1,280 pagine A4 · output 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)

Gli assi radar sono approssimati dai punteggi di categoria dove mancano misurazioni dirette — vedi Metodologia.

Punti di forza e compromessi

Dove vince

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

A cosa fare attenzione

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

Casi d'uso killer

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.

Quickstart per sviluppatori e API

Imposta prima NVIDIA_API_KEY — ottieni una chiave 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."}]
  }'

Risorse e link ufficiali

Deployment API

Confronta host e latenza

Throughput, TTFT e prezzi cache su Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock e Azure.

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Vedi matrice provider →

Punteggi per Fonte

Specifiche live e architettura

Sotto il cofano
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
Data di Rilascio
29 set 2026
Architettura
120B hybrid MoE, 12B active — vision-language
Parametri
120B/12B MoE
Licenza
Open Weights
Finestra di Contesto
512,000 tokens
Output max
16,384 tokens
Modalità
text + image + video
Prezzi cache
lettura $0.05 · scrittura $0.35 /1M
Ragionamento
—
Prezzo Ingresso
$0.35/M
Prezzo Uscita
$1.2/M
Velocità Uscita
110 t/s
Tempo al Primo Token
—
Dati aggiornati
1 ott 2026

Stima bolletta mensile

Spesa mensile stimata
$0.00
Calcolo risparmio vs GPT-4o…

Cita e incorpora

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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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Aggiungi un badge Podium Score live al tuo README su GitHub o Hugging Face — rimanda alla classifica live.

Anteprima
NVIDIA Nemotron 3.5 Super-VL LLMPodium Score
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