NVIDIA
NVIDIA Nemotron 3.5 Super-VL오픈소스
NVIDIA high-performance open-weights vision-language MoE optimized for TensorRT-LLM and robot perception workflows.
지능 지수
87.8 #30
AAQI 88.0
출력 속도
110 t/s
ITL 9.1 ms/tok
블렌디드 가격 (3:1)
$0.65 /1M
입력 $0.35/M · 출력 $1.2/M
컨텍스트
512K
≈ A4 1,280페이지 · 최대 출력 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)
직접적인 벤치마크 측정이 없는 경우 레이더 축은 카테고리 점수로 근사됩니다 — 평가 방법 참조.
강점과 트레이드오프
강점
- Open-weights VL model with video input
- 110 tok/s on NVIDIA inference stacks
- Tuned for robotics and enterprise agent systems
주의할 점
- Peak throughput requires NVIDIA hardware stack
- Reasoning depth below frontier text-only models
핵심 사용 사례
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.
개발자 퀵스타트 및 API
먼저
NVIDIA_API_KEY를 설정하세요 — API 키 발급curl 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);공식 리소스 및 링크
API 배포
호스트 및 레이턴시 비교
Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock, Azure의 처리량, TTFT, 캐시 가격.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
출처별 점수
카테고리별 점수
벤치마크 결과
실시간 스펙 및 아키텍처
내부 구조
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
출시일
2026년 9월 29일
아키텍처
120B hybrid MoE, 12B active — vision-language
파라미터 수
120B/12B MoE
라이선스
Open Weights
컨텍스트 창
512,000 tokens
최대 출력
16,384 tokens
모달리티
text + image + video
캐시 가격
읽기 $0.05 · 쓰기 $0.35 /1M
추론
—
입력 가격
$0.35/M
출력 가격
$1.2/M
출력 속도
110 t/s
첫 토큰 생성 시간
—
데이터 업데이트
2026년 10월 1일
월 예상 청구액
월 예상 지출
$0.00
GPT-4o 대비 절감액 계산 중…
인용 및 임베드
GitHub Markdown 배지
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}
}점수 배지 삽입
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미리보기
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...NVIDIA의 다른 모델
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
대체 모델
성능, 가격 및 벤치마크 점수를 기반으로 한 NVIDIA Nemotron 3.5 Super-VL의 주요 대체 모델.