Nemotron 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.
기술 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.
원본 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.
모델 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.
학습에는 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.
문서 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.
큰 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.
Ailoot에서 이 버전의 맥락 창은 262,144토큰으로 표시되어 있습니다. 대화 기록, 지시, 원자료, 답변이 공간을 함께 사용하므로 긴 요청에는 결과를 위한 여유를 남겨 두세요.
Chat Completions, Responses, Messages, Gemini 형식의 텍스트 인터페이스로 이용할 수 있습니다. 이 버전에서 제공하는 작업은 텍스트 입력과 텍스트 출력이며 문서는 텍스트 내용으로 전달합니다.
", "aboutText": "### 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.", "locale": "ko", "methods": [ { "html": "POST /v1/messagestexttextPOST /v1/responsestexttextPOST /v1/chat/completionstexttextPOST /v1beta/models/nvidia/nemotron-3.5-super-vl:generateContenttexttext