NVIDIA

NVIDIA Nemotron 3.5 Super-VL开源

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

#30发布于 2026年9月29日·Open Weights·120B/12B MoE
textimagevideo512K ctx
智商指数
87.8 #30
AAQI 88.0
输出速度
110 t/s
ITL 9.1 ms/tok
混合价格 (3:1)
$0.65 /1M
输入 $0.35/M · 输出 $1.2/M
上下文
512K
≈ 1,280 页 A4 · 最大输出 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)

缺少直接基准测量时,雷达图各轴由类别得分近似得出 — 详见 评分方法。

优势与取舍

优势所在

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

需要注意的权衡

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

杀手级用例

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.

开发者快速上手与 API

请先设置 NVIDIA_API_KEY — 获取 API 密钥
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."}]
  }'

官方资源与链接

API 部署

对比托管商与延迟

Groq、Cerebras、Together、DeepInfra、Fireworks、Bedrock 与 Azure 的吞吐量、TTFT 和缓存定价。

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
查看提供商矩阵 →

各榜单得分

实时规格与架构

底层解析
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
发布日期
2026年9月29日
架构
120B hybrid MoE, 12B active — vision-language
参数量
120B/12B MoE
开源协议
Open Weights
上下文窗口
512,000 tokens
最大输出
16,384 tokens
模态
text + image + video
缓存价格
读 $0.05 · 写 $0.35 /1M
推理
—
输入价格
$0.35/M
输出价格
$1.2/M
输出速度
110 t/s
首Token延迟
—
数据更新
2026年10月1日

每月账单预估

每月预估支出
$0.00
正在计算相对 GPT-4o 的节省额…

引用与嵌入

GitHub Markdown 徽章
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}
}

嵌入评分徽章

将实时 Podium 评分徽章添加到 GitHub 或 Hugging Face README —— 链接回实时排名。

预览
NVIDIA Nemotron 3.5 Super-VL LLMPodium Score
Markdown
Loading badge snippet...
HTML
Loading badge snippet...

更多 NVIDIA 模型

替代模型推荐

基于能力、定价和基准测试得分与 NVIDIA Nemotron 3.5 Super-VL 最接近的替代模型。

0 / 4