NVIDIA
NVIDIA Nemotron 3.5 Super-VLオープン
NVIDIA high-performance open-weights vision-language MoE optimized for TensorRT-LLM and robot perception workflows.
知能指数
87.8 #30
AAQI 88.0
出力速度
110 t/s
ITL 9.1 ms/tok
ブレンド価格 (3:1)
$0.65 /1M
入力 $0.35/M · 出力 $1.2/M
コンテキスト
512K
約 1,280 枚のA4ページ · 最大出力 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)
直接のベンチマーク測定がない場合、レーダー軸はカテゴリスコアから近似されます — 評価方法 を参照。
強みとトレードオフ
強み
- Open-weights VL model with video input
- 110 tok/s on NVIDIA inference stacks
- Tuned for robotics and enterprise agent systems
注意すべきトレードオフ
- Peak throughput requires NVIDIA hardware stack
- Reasoning depth below frontier text-only models
キラーユースケース
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.
開発者向けクイックスタートとAPI
まず
NVIDIA_API_KEY を設定 — APIキーを取得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."}]
}'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);公式リソースとリンク
API デプロイ
ホストとレイテンシを比較
Groq、Cerebras、Together、DeepInfra、Fireworks、Bedrock、Azure 全体のスループット、TTFT、キャッシュ料金。
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
ソース別スコア
カテゴリー別スコア
ベンチマーク結果
ライブスペックとアーキテクチャ
内部構造
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
リリース日
2026年9月29日
アーキテクチャ
120B hybrid MoE, 12B active — vision-language
パラメータ数
120B/12B MoE
ライセンス
Open Weights
コンテキストウィンドウ
512,000 tokens
最大出力
16,384 tokens
モダリティ
text + image + video
キャッシュ料金
読み取り $0.05 · 書き込み $0.35 /1M
推論
—
入力価格
$0.35/M
出力価格
$1.2/M
出力速度
110 t/s
最初のトークンまでの時間
—
データ更新日
2026年10月1日
月額請求の見積もり
月額見積もり
$0.00
GPT-4o との節約額を計算中…
引用と埋め込み
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@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}
}スコアバッジを埋め込む
GitHub または Hugging Face の README にライブ Podium スコアバッジを追加 — ライブランキングにリンクします。
プレビュー
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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
代替モデル
機能、価格、ベンチマークスコアに基づく NVIDIA Nemotron 3.5 Super-VL の最適な代替モデル。