Nemotron 3.5 Super VL
Red Neuronal
Nemotron 3.5 Super VL: modelo multimodal abierto de NVIDIA con arquitectura MoE para trabajar con texto, imágenes, documentos y video
Características
- Entrada
- texto, imágenes, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 1 000 000 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 131 072 tokens
- Niveles de razonamiento
- bajo, medio, alto
- Funciones
- razonamiento, llamada a funciones
Cómo funciona Nemotron 3.5 Super VL?
Nemotron 3.5 Super VL es un modelo multimodal abierto de NVIDIA con arquitectura mixture-of-experts: de 120 mil millones de parámetros, 12 mil millones están activos por solicitud, combinando la capacidad de una red grande con un cálculo eficiente. Acepta texto, imágenes, documentos, capturas de pantalla y video, ideal para datos mixtos. En BotHub, el modelo está disponible desde Rusia sin VPN ni tarjetas extranjeras; el pago es en rublos por tokens y el saldo no caduca. Las conversaciones se cifran mediante AES-GCM, las solicitudes pasan por una API compatible con OpenAI y puedes cambiar de modelo sin modificar la integración. Para equipos, ofrecemos contratos, facturas, EDI y un panel de administración con límites. Casos de uso: extraer datos de tablas en contratos y reportes, probar pantallas de aplicaciones, resumir videos, responder preguntas sobre esquemas y gráficos, y comparar respuestas de Nemotron con otros modelos en una sola ventana.Preguntas frecuentes sobre Nemotron 3.5 Super VL
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
El modelo de NVIDIA trabaja con texto, documentos e imágenes: analiza archivos voluminosos, responde preguntas sobre el contenido, ayuda con código (refactorización y depuración) y resuelve problemas de matemáticas y otras disciplinas STEM. El contexto de un millón de tokens permite mantener toda una base de código o un informe extenso en un solo diálogo.
El límite de salida es de hasta 131 072 tokens, el volumen de un libro pequeño. Es suficiente para documentación detallada, un módulo de código grande completo o un análisis detallado de un documento sin dividirlo. Si la respuesta alcanza el límite, simplemente pídale al modelo que continúe desde donde se detuvo.
Sí, el razonamiento antes de responder está confirmado: primero piensa en el proceso de solución y luego entrega el resultado. Esto ayuda notablemente en matemáticas, lógica, análisis de datos de varios pasos y depuración, donde es importante seguir toda la cadena de pasos en lugar de adivinar la respuesta.
Sí, admite tanto la llamada a funciones como la salida estructurada en JSON según un esquema definido. Puede conectar el modelo a sus servicios, bases de datos y herramientas internas. En BotHub, todo se gestiona a través de una API compatible con OpenAI, por lo que puede cambiar de modelo sin reescribir la integración.
Imágenes y documentos, sí: envíe una captura de pantalla, esquema, gráfico o archivo, y el modelo analizará el contenido, describirá los detalles y responderá preguntas al respecto. No tenemos datos sobre el procesamiento de audio y video, por lo que no prometemos dicho análisis.
No tenemos datos sobre los idiomas del modelo, por lo que no podemos prometer una calidad específica en ruso; es más fiable probarlo con sus tareas típicas. El acceso a Nemotron está abierto desde la Federación Rusa sin VPN ni tarjetas extranjeras; el pago se realiza con tarjetas rusas por tokens utilizados.