NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL (free)

{"about":"### Következtetés, kód és hosszú szövegek feldolgozása\n\nA Nemotron 3.5 Super VL az NVIDIA modellje olyan feladatokhoz, amelyekben több következtetési lépést kell összekapcsolni, programkódot kell megérteni vagy terjedelmes anyagot kell feldolgozni. Az Ailoot e modellkártyája szöveges párbeszédet biztosít: utasításokat, kiinduló adatokat és üzenetelőzményeket fogad, majd szöveges választ ad.\n\nMűszaki dokumentáció elemzésére, követelmények összevetésére, kódmagyarázatok készítésére és szöveges jelentések feldolgozására használható. A kérésben érdemes meghatározni a célt, mellékelni a szükséges anyagokat, és megadni az eredmény formáját: például indokolt következtetéslistát, programmódosítási tervet vagy több megoldás összehasonlítását.\n\n### Felépítés és szakterület\n\nAz eredeti Super VL az NVIDIA vizuális-nyelvi modellje C-RADIO vizuális kódolóval, dokumentumok és videók megértésére is tervezve. Az Ailoot e modellkártyáján a szöveges működés érhető el; a forrásanyagokat szöveges tartalomként kell megadni.\n\nA modell alapja Mamba-2, Transformer és Mixture of Experts architektúrát egyesít. Körülbelül 120 milliárd paraméteréből egy feldolgozási lépésben mintegy 12 milliárd aktiválódik. Ez a modell felépítését írja le, és külön kezelendő egy konkrét kérés tényleges sebességétől.\n\nA tanítás programtárakat, feladatokból és kódmódosításokból álló párokat, buildnaplókat, többlépéses megoldási folyamatokat és hosszú kontextushoz készült anyagokat használt. A további tanítás a kódfeldolgozást, következtetést, utasításkövetést és párbeszédet kapcsolta össze. E szakterület összetett feladatok megadásakor hasznos, amikor az eredmény megfogalmazása előtt előbb össze kell kapcsolni a kiinduló adatokat.\n\n### A feladat előkészítése\n\nDokumentumelemzéshez először fogalmazza meg a kérdést és az információk kiválasztásának szempontjait, majd mellékelje a szöveget a fejezetcímekkel együtt. Források összevetésekor adjon nekik rövid jelöléseket, és kérje a következtetések ezekhez kapcsolását. Programozási feladathoz mellékelje a megfelelő kódrészletet, a tapasztalt működést és az elvárt eredményt; így a válasz konkrét esettel vethető össze.\n\nA nagy kontextusablak segít egy kérésben elhelyezni az összefüggő anyagokat. A kontextus mérete önmagában nem helyettesíti az egyértelmű feladatot: érdemes az utasításokat elkülöníteni a forrásadatoktól, és előre megadni, milyen megoldás vagy dokumentum szükséges.\n\n### Kontextus és csatlakozási módok\n\nAz Ailoot ennél a változatnál 1000000 tokenes ablakot és legfeljebb 131072 tokenes válaszkorlátot ad meg. A párbeszéd előzményei, az utasítások, a forrásanyagok és a válasz közös kontextust használnak; hosszú kérés előkészítésekor hagyjon helyet az eredménynek.\n\nA modell Chat Completions, Responses és Messages formátumban érhető el. E változat elérhető munkamenete szöveget fogad és szöveget ad vissza; a dokumentumokat szöveges tartalomként kell átadni.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"NVIDIA","canonical_model":"nvidia/nemotron-3.5-super-vl:free","ctx":1000000,"formats":["chat","messages","responses"],"id":"nvidia/nemotron-3.5-super-vl:free","input":["text"],"kind":"text","max_out":131072,"methods":[{"cache_read":null,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":1000000,"family":"anthropic","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"messages","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0,"input":["text"],"label":"Anthropic Messages","max_out":131072,"max_tool_calls":null,"out":0,"output":["text"],"path":"/v1/messages","request_model_id":"nvidia/nemotron-3.5-super-vl:free","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":null,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":1000000,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"responses","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":131072,"max_tool_calls":null,"out":0,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"nvidia/nemotron-3.5-super-vl:free","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":null,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":1000000,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"chat","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":131072,"max_tool_calls":null,"out":0,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"nvidia/nemotron-3.5-super-vl:free","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"nvidia/nemotron-3.5-super-vl:free","request_model_id":"nvidia/nemotron-3.5-super-vl:free","route_label":"Ultra"}],"name":"NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL (free)","price":{"in":0,"in_label":null,"out":0,"out_label":null,"sort_in":0,"sort_out":0,"varies":false},"public_id":"nvidia/nemotron-3.5-super-vl:free","short":"Szöveges párbeszéd az NVIDIA modelljével következtetéshez, kódfeldolgozáshoz és terjedelmes anyagok elemzéséhez."}