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NVIDIA Nemotron 3.5 Super-VLAberto

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

#30lançado 29 de set. de 2026·Open Weights·120B/12B MoE
textimagevideo512K ctx
Provedores de APIObter chave de API →Ranking
Inteligência
87.8 #30
AAQI 88.0
Velocidade de saída
110 t/s
ITL 9.1 ms/tok
Preço combinado (3:1)
$0.65 /1M
Entrada $0.35/M · Saída $1.2/M
Contexto
512K
≈ 1,280 páginas A4 · saída máx. 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)

Os eixos do radar são aproximados a partir dos scores de categoria quando faltam medições diretas — veja Metodologia.

Pontos fortes e trade-offs

Onde vence

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

Pontos de atenção

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

Casos de uso matadores

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 do desenvolvedor e API

Defina primeiro NVIDIA_API_KEY — obter uma chave de 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."}]
  }'

Recursos e links oficiais

Implantação de API

Comparar hosts e latência

Throughput, TTFT e preços de cache na Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock e Azure.

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Ver matriz de provedores →

Pontuações por fonte

Especificações ao vivo e arquitetura

Por baixo do capô
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 de lançamento
29 de set. de 2026
Arquitetura
120B hybrid MoE, 12B active — vision-language
Parâmetros
120B/12B MoE
Licença
Open Weights
Janela de contexto
512,000 tokens
Saída máx.
16,384 tokens
Modalidades
text + image + video
Preços de cache
leitura $0.05 · escrita $0.35 /1M
Raciocínio
—
Preço de entrada
$0.35/M
Preço de saída
$1.2/M
Velocidade de saída
110 t/s
Tempo até o primeiro token
—
Dados atualizados
1 de out. de 2026

Fatura mensal estimada

Gasto mensal estimado
$0.00
Calculando economia vs GPT-4o…

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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}
}

Incorporar selo de pontuação

Adicione um selo de Podium Score ao seu README no GitHub ou Hugging Face — ele aponta para o ranking ao vivo.

Pré-visualização
NVIDIA Nemotron 3.5 Super-VL LLMPodium Score
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