NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL (free)
nvidia/nemotron-3.5-super-vl:freeDialogo testuale con un modello NVIDIA per ragionamento, lavoro sul codice e analisi di materiali estesi.
Ragionamento, codice e lavoro con testi lunghi
Nemotron 3.5 Super VL è un modello NVIDIA per attività in cui occorre collegare più passaggi di ragionamento, comprendere codice o elaborare materiali estesi. In Ailoot questa scheda offre un dialogo testuale: si inviano istruzioni, dati iniziali e cronologia dei messaggi e il modello restituisce una risposta testuale.
Può essere usato per analizzare documentazione tecnica, confrontare requisiti, preparare spiegazioni del codice e analizzare relazioni testuali. Nella richiesta conviene definire l’obiettivo, allegare i materiali necessari e scegliere la forma del risultato: per esempio conclusioni motivate, un piano di modifica del programma o il confronto tra più soluzioni.
Struttura e specializzazione
Il Super VL originario è un modello visivo-linguistico NVIDIA con codificatore visivo C-RADIO, pensato anche per la comprensione di documenti e video. In questa scheda Ailoot è disponibile il lavoro con il testo; i materiali iniziali vengono forniti come contenuto testuale.
La base del modello combina Mamba-2, Transformer e architettura Mixture of Experts. Di circa 120 miliardi di parametri, circa 12 miliardi si attivano nel passaggio di elaborazione. È l’organizzazione del modello, da considerare separatamente dalla velocità effettiva di una specifica richiesta.
L’addestramento ha usato repository software, coppie di attività e modifiche al codice, log di compilazione, percorsi di soluzione in più passaggi e materiali per il contesto lungo. L’addestramento successivo ha unito lavoro sul codice, ragionamento, istruzioni e dialogo. La specializzazione è utile nel definire un compito composto in cui le informazioni iniziali devono prima essere collegate e poi trasformate in un risultato.
Come preparare il compito
Per analizzare un documento, formulare prima la domanda e i criteri di selezione delle informazioni, poi allegare il testo con i titoli delle sezioni. Se occorre confrontare fonti, assegnare brevi etichette e chiedere di collegare a esse le conclusioni. Per un’attività sul codice aggiungere il frammento pertinente, il comportamento osservato e il risultato atteso; così la risposta può essere confrontata con il caso concreto.
Una finestra di contesto ampia aiuta a includere materiali collegati nella stessa richiesta. La sua dimensione non sostituisce una definizione chiara: conviene separare istruzioni e dati iniziali e indicare in anticipo quale soluzione o documento si desidera ottenere.
Contesto e modalità di collegamento
In Ailoot per questa variante sono indicati una finestra di 1000000 token e un limite di risposta fino a 131072 token. Cronologia del dialogo, istruzioni, materiali iniziali e risposta condividono il contesto; preparando una richiesta lunga, lasciare spazio per il risultato.
Il modello è disponibile tramite Chat Completions, Responses e Messages. Lo scenario disponibile di questa variante è testo in ingresso e testo in uscita; i documenti vengono inviati come contenuto testuale.
Disponibile tramite Ailoot API
POST /v1/messages- Tipi di input
text- Tipi di output
text- Contesto
- 1.000.000 token
- Risposta massima
- 131.072 token
- Input
- 0,00 USD / 1K
- Output
- 0,00 USD / 1K
POST /v1/responses- Tipi di input
text- Tipi di output
text- Contesto
- 1.000.000 token
- Risposta massima
- 131.072 token
- Input
- 0,00 USD / 1K
- Output
- 0,00 USD / 1K
POST /v1/chat/completions- Tipi di input
text- Tipi di output
text- Contesto
- 1.000.000 token
- Risposta massima
- 131.072 token
- Input
- 0,00 USD / 1K
- Output
- 0,00 USD / 1K
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