NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL

{"about":"### הסקה, קוד ועבודה עם טקסט ארוך\n\nNemotron 3.5 Super VL הוא מודל של NVIDIA למשימות שבהן צריך לקשר כמה שלבי הסקה, להבין קוד או לעבד חומר נרחב. ב־Ailoot הכרטיס מספק שיחת טקסט: מעבירים הוראות, נתוני מקור והיסטוריית הודעות, והמודל מחזיר תשובת טקסט.\n\nאפשר להשתמש בו לניתוח תיעוד טכני, להשוואת דרישות, להכנת הסברים לקוד ולניתוח דוחות טקסט. נוח להגדיר בבקשה מטרה, לצרף חומרים דרושים ולקבוע את צורת התוצאה: למשל רשימת מסקנות עם נימוקים, תוכנית לשינוי תוכנה או השוואה של כמה פתרונות.\n\n### מבנה והתמחות\n\nSuper VL המקורי הוא מודל ראייה ושפה של NVIDIA עם מקודד חזותי C-RADIO, המיועד גם להבנת מסמכים ווידאו. בכרטיס Ailoot הזה זמינה העבודה שלו עם טקסט; חומרי המקור מועברים כתוכן טקסטואלי.\n\nבסיס המודל משלב Mamba-2, Transformer וארכיטקטורת Mixture of Experts. מתוך כ־120 מיליארד פרמטרים מופעלים כ־12 מיליארד בשלב העיבוד. זהו מבנה המודל, שיש להביא בחשבון בנפרד מהמהירות בפועל של בקשה מסוימת.\n\nבאימון שימשו מאגרי תוכנה, זוגות של משימות ושינויי קוד, יומני בנייה, מסלולי פתרון מרובי שלבים וחומרים להקשר ארוך. האימון בהמשך שילב עבודה עם קוד, הסקה, הוראות ושיחה. ההתמחות הזאת מועילה בהגדרת משימה מורכבת שבה צריך תחילה לקשר בין פרטי המקור ואז לעצב את התוצאה.\n\n### כיצד להכין משימה\n\nלניתוח מסמך נסחו תחילה שאלה וקריטריונים לבחירת מידע, ואז צרפו את הטקסט עם כותרות הסעיפים. אם צריך להשוות מקורות, תנו להם תוויות קצרות ובקשו לקשר את המסקנות לתוויות. למשימת קוד הוסיפו את קטע התוכנית המתאים, את ההתנהגות שנצפתה ואת התוצאה הצפויה; כך אפשר להשוות את התשובה למקרה מסוים.\n\nחלון הקשר גדול מסייע לכלול חומרים קשורים בבקשה אחת. היקף ההקשר כשלעצמו אינו מחליף הגדרה ברורה: כדאי להפריד הוראות מנתוני מקור ולציין מראש איזה פתרון או מסמך רוצים לקבל.\n\n### הקשר ודרכי חיבור\n\nב־Ailoot מצוין לגרסה הזאת חלון הקשר של 262144 טוקנים. היסטוריית השיחה, ההוראות, חומרי המקור והתשובה חולקים את המרחב הזה; בהכנת בקשה ארוכה השאירו מקום לתוצאה.\n\nהמודל זמין דרך Chat Completions, Responses, Messages וממשק טקסט בפורמט Gemini. התרחיש הזמין בווריאנט הזה הוא טקסט בקלט וטקסט בפלט; מסמכים מועברים כתוכן טקסטואלי.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"NVIDIA","canonical_model":"nvidia/nemotron-3.5-super-vl","ctx":null,"formats":["chat","gemini","messages","responses"],"id":"nvidia/nemotron-3.5-super-vl","input":["text"],"kind":"text","max_out":null,"methods":[{"cache_read":0.04,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"anthropic","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"messages","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.3,"input":["text"],"label":"Anthropic Messages","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":1.0,"output":["text"],"path":"/v1/messages","request_model_id":"nvidia/nemotron-3.5-super-vl","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.04,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"responses","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.3,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":1.0,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"nvidia/nemotron-3.5-super-vl","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.04,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"chat","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.3,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":1.0,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"nvidia/nemotron-3.5-super-vl","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.04,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"gemini","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"gemini","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.3,"input":["text"],"label":"Gemini generateContent","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":1.0,"output":["text"],"path":"/v1beta/models/nvidia/nemotron-3.5-super-vl:generateContent","request_model_id":"nvidia/nemotron-3.5-super-vl","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"nvidia/nemotron-3.5-super-vl","request_model_id":"nvidia/nemotron-3.5-super-vl","route_label":"Ultra"}],"name":"NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL","price":{"in":0.3,"in_label":null,"out":1.0,"out_label":null,"sort_in":0.3,"sort_out":1.0,"varies":false},"public_id":"nvidia/nemotron-3.5-super-vl","short":"שיחת טקסט עם מודל של NVIDIA להסקה, לעבודה עם קוד ולניתוח חומרים נרחבים."}