Nemotron 3.5 Super VL es un modelo de NVIDIA para tareas que requieren enlazar varios pasos de razonamiento, comprender código o procesar material extenso. En Ailoot, esta ficha ofrece un diálogo de texto: envías instrucciones, datos de partida e historial de mensajes y el modelo devuelve una respuesta de texto.
Puedes utilizarlo para analizar documentación técnica, contrastar requisitos, preparar explicaciones de código y analizar informes de texto. Conviene definir el objetivo, adjuntar los materiales necesarios y establecer la forma del resultado: por ejemplo, una lista de conclusiones justificadas, un plan de cambios de un programa o una comparación de varias soluciones.
El Super VL original es un modelo visual y de lenguaje de NVIDIA con el codificador visual C-RADIO, diseñado también para comprender documentos y videos. En esta ficha de Ailoot está disponible su trabajo con texto; los materiales de partida se envían como contenido textual.
La base del modelo combina Mamba-2, Transformer y una arquitectura Mixture of Experts. De unos 120 mil millones de parámetros, se activan aproximadamente 12 mil millones en cada paso de procesamiento. Esto describe la estructura del modelo y debe considerarse por separado de la velocidad real de una solicitud concreta.
En el entrenamiento se utilizaron repositorios de software, pares de tareas y cambios de código, registros de compilación, trayectorias de resolución de varios pasos y materiales de contexto largo. El entrenamiento posterior combinó código, razonamiento, instrucciones y conversación. Esta especialización resulta útil al plantear una tarea compuesta en la que primero hay que relacionar la información de partida y después dar forma al resultado.
Para analizar un documento, formula primero la pregunta y los criterios de selección de información y añade después el texto con los títulos de sus secciones. Si necesitas contrastar fuentes, asígnales etiquetas breves y pide vincular las conclusiones con ellas. Para una tarea de código, añade el fragmento pertinente del programa, el comportamiento observado y el resultado esperado; así puedes contrastar la respuesta con un caso concreto.
Una ventana de contexto amplia ayuda a reunir materiales relacionados en una sola solicitud. El volumen del contexto no sustituye un planteamiento claro: conviene separar las instrucciones de los datos de partida e indicar de antemano qué solución o documento quieres obtener.
Para esta variante, Ailoot indica una ventana de contexto de 262144 tokens. El historial de conversación, las instrucciones, los materiales de partida y la respuesta comparten ese espacio; deja sitio para el resultado al preparar una solicitud extensa.
El modelo está disponible mediante Chat Completions, Responses, Messages y una interfaz de texto en formato Gemini. El uso disponible de esta variante consiste en texto de entrada y texto de salida; los documentos se envían como contenido textual.
", "aboutText": "### Razonamiento, código y trabajo con textos largos\n\nNemotron 3.5 Super VL es un modelo de NVIDIA para tareas que requieren enlazar varios pasos de razonamiento, comprender código o procesar material extenso. En Ailoot, esta ficha ofrece un diálogo de texto: envías instrucciones, datos de partida e historial de mensajes y el modelo devuelve una respuesta de texto.\n\nPuedes utilizarlo para analizar documentación técnica, contrastar requisitos, preparar explicaciones de código y analizar informes de texto. Conviene definir el objetivo, adjuntar los materiales necesarios y establecer la forma del resultado: por ejemplo, una lista de conclusiones justificadas, un plan de cambios de un programa o una comparación de varias soluciones.\n\n### Estructura y especialización\n\nEl Super VL original es un modelo visual y de lenguaje de NVIDIA con el codificador visual C-RADIO, diseñado también para comprender documentos y videos. En esta ficha de Ailoot está disponible su trabajo con texto; los materiales de partida se envían como contenido textual.\n\nLa base del modelo combina Mamba-2, Transformer y una arquitectura Mixture of Experts. De unos 120 mil millones de parámetros, se activan aproximadamente 12 mil millones en cada paso de procesamiento. Esto describe la estructura del modelo y debe considerarse por separado de la velocidad real de una solicitud concreta.\n\nEn el entrenamiento se utilizaron repositorios de software, pares de tareas y cambios de código, registros de compilación, trayectorias de resolución de varios pasos y materiales de contexto largo. El entrenamiento posterior combinó código, razonamiento, instrucciones y conversación. Esta especialización resulta útil al plantear una tarea compuesta en la que primero hay que relacionar la información de partida y después dar forma al resultado.\n\n### Cómo preparar la tarea\n\nPara analizar un documento, formula primero la pregunta y los criterios de selección de información y añade después el texto con los títulos de sus secciones. Si necesitas contrastar fuentes, asígnales etiquetas breves y pide vincular las conclusiones con ellas. Para una tarea de código, añade el fragmento pertinente del programa, el comportamiento observado y el resultado esperado; así puedes contrastar la respuesta con un caso concreto.\n\nUna ventana de contexto amplia ayuda a reunir materiales relacionados en una sola solicitud. El volumen del contexto no sustituye un planteamiento claro: conviene separar las instrucciones de los datos de partida e indicar de antemano qué solución o documento quieres obtener.\n\n### Contexto y formas de conexión\n\nPara esta variante, Ailoot indica una ventana de contexto de 262144 tokens. El historial de conversación, las instrucciones, los materiales de partida y la respuesta comparten ese espacio; deja sitio para el resultado al preparar una solicitud extensa.\n\nEl modelo está disponible mediante Chat Completions, Responses, Messages y una interfaz de texto en formato Gemini. El uso disponible de esta variante consiste en texto de entrada y texto de salida; los documentos se envían como contenido textual.", "locale": "es-mx", "methods": [ { "html": "POST /v1/messagestexttextPOST /v1/responsestexttextPOST /v1/chat/completionstexttextPOST /v1beta/models/nvidia/nemotron-3.5-super-vl:generateContenttexttext