NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL

{"about":"### 추론, 코드, 긴 텍스트 작업\n\nNemotron 3.5 Super VL은 여러 추론 단계를 연결하고 프로그램 코드를 이해하거나 방대한 자료를 처리하는 작업을 위한 NVIDIA 모델입니다. Ailoot의 이 모델 카드는 텍스트 대화를 제공합니다. 지시, 원본 데이터, 메시지 기록을 전달하면 텍스트 답변을 받습니다.\n\n기술 문서 분석, 요구사항 대조, 코드 설명 준비, 텍스트 보고서 분석에 사용할 수 있습니다. 요청에 목표와 필요한 자료를 넣고 근거가 있는 결론 목록, 프로그램 변경 계획, 여러 해결책 비교처럼 결과 형식을 정하면 편리합니다.\n\n### 구조와 전문 분야\n\n원본 Super VL은 C-RADIO 시각 인코더가 있는 NVIDIA 시각 언어 모델로 문서와 동영상 이해도 고려합니다. Ailoot의 이 모델 카드에서는 텍스트 작업을 제공하며, 원자료는 텍스트 내용으로 전달합니다.\n\n모델 기반은 Mamba-2, Transformer, Mixture of Experts 구조를 결합합니다. 약 1,200억 매개변수 중 처리 단계에서 약 120억 개가 활성화됩니다. 이는 모델 구조이며 개별 요청의 실제 속도와는 구분해서 고려해야 합니다.\n\n학습에는 소프트웨어 저장소, 과제와 코드 변경 쌍, 빌드 로그, 여러 단계의 문제 해결 경로, 긴 맥락 자료가 사용되었습니다. 후속 학습은 코드, 추론, 지시, 대화를 결합했습니다. 이런 전문성은 원정보를 먼저 연결한 뒤 결과를 작성해야 하는 복합 과제를 제시할 때 유용합니다.\n\n### 과제 준비 방법\n\n문서 분석에는 먼저 질문과 정보 선택 기준을 제시하고 절 제목이 있는 텍스트를 첨부하세요. 자료 비교에는 짧은 표지를 붙이고 결론을 해당 표지에 연결하도록 요청합니다. 코드 과제에는 관련 프로그램 부분, 관찰된 동작, 기대 결과를 추가하면 답변을 구체적인 사례와 대조할 수 있습니다.\n\n큰 맥락 창은 관련 자료를 한 요청에 넣는 데 도움이 됩니다. 맥락 크기 자체가 명확한 과제 설정을 대신하지는 않습니다. 지시와 원본 데이터를 구분하고 어떤 해결책이나 문서를 원하는지 미리 명시하면 좋습니다.\n\n### 맥락과 연결 방법\n\nAiloot에서 이 버전의 맥락 창은 262,144토큰으로 표시되어 있습니다. 대화 기록, 지시, 원자료, 답변이 공간을 함께 사용하므로 긴 요청에는 결과를 위한 여유를 남겨 두세요.\n\nChat Completions, Responses, Messages, Gemini 형식의 텍스트 인터페이스로 이용할 수 있습니다. 이 버전에서 제공하는 작업은 텍스트 입력과 텍스트 출력이며 문서는 텍스트 내용으로 전달합니다.","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":"추론, 코드 작업, 방대한 자료 분석을 위한 NVIDIA 모델과의 텍스트 대화를 제공합니다."}