Nemotron 3.5 Super VL
Réseau Neuronal
Nemotron 3.5 Super VL est un modèle multimodal ouvert de NVIDIA pour l'analyse d'images, de documents et de vidéos
Caractéristiques
- Entrée
- texte, images, documents
- Sortie
- texte
- Taille du contexte
- 1 048 576 tokens
- Longueur maximale de la réponse
- 943 718 tokens
- Niveaux de raisonnement
- faible, moyen, élevé
- Fonctionnalités
- raisonnement, appel de fonctions
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche Nemotron 3.5 Super VL?
Nemotron 3.5 Super VL est un modèle multimodal ouvert de NVIDIA basé sur l'architecture mixture-of-experts : sur 120 milliards de paramètres, 12 milliards sont actifs par requête. Il accepte le texte, les images, les documents, les captures d'écran et les vidéos, analysant non seulement la tâche mais aussi le contenu visuel. Via BotHub, il est accessible depuis la Russie sans VPN ni carte étrangère ; le paiement se fait en roubles avec des cartes russes, à l'usage, sans abonnement. Plus de 250 modèles sont disponibles dans une seule fenêtre pour comparer les réponses, et une API compatible OpenAI permet d'intégrer Nemotron sans réécriture. Les dialogues sont chiffrés en AES-GCM, les données ne sont pas conservées, et les entreprises bénéficient de contrats, factures, gestion électronique de documents et panneau d'administration. Cas d'usage : extraction de données de scans et tableaux, description d'images, analyse de captures d'écran pour le QA, synthèse vidéo et pipelines multimodaux combinant texte et image.Questions fréquentes sur Nemotron 3.5 Super VL
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
nemotron-3.5-super-vl est un modèle NVIDIA traitant texte, documents et images. Il raisonne avant de répondre et peut appeler des fonctions, idéal pour l'analyse de longs documents, le code, les mathématiques, la logique et les scénarios avec outils externes.
La limite de sortie est de 235 929 jetons par réponse. Cela suffit pour un document technique volumineux, un grand refactoring ou la traduction d'un chapitre entier. La fenêtre contextuelle est de 1 048 576 jetons, permettant de charger des documents complets.
Oui, le raisonnement avant réponse est confirmé. Le modèle décompose la tâche étape par étape avant de formuler le résultat, ce qui aide pour les mathématiques, la logique, le débogage de code et là où la chaîne de raisonnement prime sur la vitesse.
Oui, l'appel de fonctions et la sortie JSON structurée sont pris en charge. Vous décrivez le schéma et les outils, le modèle répond au format défini, idéal pour les agents, l'analyse de données et les intégrations. Accès via API compatible OpenAI dans BotHub.
Images et documents, oui : vous pouvez envoyer une capture d'écran, un schéma, un graphique ou un PDF. L'audio et la vidéo ne sont pas indiqués comme entrées supportées dans nos données ; pour cela, choisissez un modèle spécialisé dans BotHub.
Nous n'avons pas de données sur les langues des prompts et réponses, nous ne pouvons donc pas garantir la qualité en russe. Testez avec votre tâche : dans BotHub, le paiement se fait à l'usage et vous pouvez changer de modèle dans la même fenêtre.