Nemotron 3.5 Content Safety
нейросеть
Nemotron 3.5 Content Safety — guardrail-модель NVIDIA на 4B параметров для проверки запросов и ответов языковых и мультимодальных моделей
Макс. длина ответа
(в токенах)
Размер контекста
(в токенах)
Стоимость промпта
(за 1M токенов)
Стоимость ответа
(за 1M токенов)
Как работает Nemotron 3.5 Content Safety?
Nemotron 3.5 Content Safety — компактная модель NVIDIA на 4 млрд параметров, дообученная на базе Google Gemma 3 4B и предназначенная для классификации безопасности контента. Она работает как фильтр вокруг других моделей: проверяет и то, что пользователь отправляет в языковую или мультимодальную модель, и то, что модель ответила. На вход принимает текст и изображения, поэтому подходит и для чатов с картинками. Благодаря небольшому размеру такую проверку можно ставить в каждый запрос. Подключение в BotHub идёт через единый OpenAI-совместимый API: тот же ключ и формат, что и у остальных моделей каталога, где их более 250, так что основную модель под фильтром вы меняете без переписывания интеграции. Доступ открыт из России без VPN и зарубежной карты, оплата в рублях по факту, данные шифруются по AES-GCM и не сохраняются, а для компаний есть договор, счёт, ЭДО и админ-панель с лимитами. Модель пригодится, чтобы фильтровать запросы в поддержке и продуктовых ботах, проверять ответы генеративной модели перед показом, отсеивать нежелательные изображения в мультимодальном сервисе и размечать логи диалогов для аудита.Частые вопросы о Nemotron 3.5 Content Safety
Вы можете использовать результаты генерации в коммерческих целях. Все права на созданный контент принадлежат вам. Единственное ограничение: убедитесь, что в запросе не использовались защищённые авторским правом материалы третьих сторон. Ответственность за соблюдение прав на входные данные лежит на пользователе.
Это текстовая модель NVIDIA с контекстом 131 072 токена: она разбирает длинные документы, принимает на вход изображения и файлы, пишет и правит код, отвечает на вопросы по материалам. Судя по названию, профиль модели — оценка безопасности контента и модерация, поэтому её удобно ставить фильтром в пайплайн.
Лимит вывода — 117 964 токена за один ответ, это десятки тысяч слов. Такого запаса хватает на подробный разбор большого документа, объёмный отчёт о проверке или длинный блок кода без разбивки запроса на части. Общий бюджет диалога — 131 072 токена вместе с вашим запросом.
Да, режим рассуждений подтверждён: модель сначала выстраивает ход мысли, а затем выдаёт итог. Это заметно помогает там, где нужно взвесить контекст и граничные случаи — например, решить, нарушает ли фрагмент правила, и объяснить, на каком основании вы получили такой вердикт.
В наших данных отметки о function calling и структурированном выводе нет, поэтому гарантировать их не будем — проверьте на своём сценарии. Часто помогает прямое указание формата в промте. Если инструментам нужен строгий JSON, в BotHub вы переключитесь на другую модель через тот же API, не переписывая интеграцию.
Изображения и документы — да, это подтверждено: можно прислать картинку или файл и попросить разобрать содержимое, в том числе на предмет допустимости. Аудио и видео на вход в наших данных не отмечены. Отвечает модель текстом — генерация картинок, звука или видео у неё не заявлена.
Модели NVIDIA семейства Nemotron обучались на многоязычных корпусах, так что с русским текстом модель работает, но данных о качестве именно на нём у нас нет. Проверьте на своих примерах: в BotHub доступ открыт из России без VPN и зарубежной карты, оплата в рублях по факту.