NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL (free)
nvidia/nemotron-3.5-super-vl:freeDialog teks dengan model NVIDIA untuk penaakulan, kerja kod dan analisis bahan besar.
Penaakulan, kod dan teks panjang
Nemotron 3.5 Super VL ialah model NVIDIA untuk tugas yang menghubungkan beberapa langkah penaakulan, memahami kod program atau mengolah bahan besar. Dalam Ailoot API, kad ini menyediakan dialog teks: anda menghantar arahan, data asal dan sejarah mesej, lalu model mengembalikan jawapan teks.
Model boleh digunakan untuk meneliti dokumentasi teknikal, membandingkan keperluan, menyediakan penjelasan kod dan menganalisis laporan teks. Tetapkan matlamat, lampirkan bahan yang diperlukan dan tentukan bentuk hasil, contohnya senarai kesimpulan beralasan, rancangan perubahan program atau perbandingan beberapa penyelesaian.
Seni bina dan pengkhususan
Super VL asal ialah model penglihatan–bahasa NVIDIA dengan pengekod visual C-RADIO yang turut direka untuk memahami dokumen dan video. Kad Ailoot API ini menyediakan kerja teksnya; bahan asal dihantar sebagai kandungan teks.
Asas model menggabungkan Mamba-2, Transformer dan seni bina Mixture of Experts. Daripada kira-kira 120 bilion parameter, sekitar 12 bilion diaktifkan pada setiap langkah pemprosesan. Struktur model ini perlu dipertimbangkan berasingan daripada kelajuan sebenar permintaan tertentu.
Latihan menggunakan repositori perisian, pasangan tugas dan perubahan kod, log binaan, laluan penyelesaian tugas berbilang langkah serta bahan konteks panjang. Latihan lanjutan menggabungkan kod, penaakulan, arahan dan dialog. Pengkhususan ini berguna bagi tugas gabungan yang memerlukan maklumat asal dihubungkan sebelum hasil dibentuk.
Menyediakan tugas
Untuk analisis dokumen, rumuskan soalan dan kriteria pemilihan maklumat terlebih dahulu, kemudian lampirkan teks dengan tajuk bahagian. Jika membandingkan sumber, berikan label ringkas dan minta kesimpulan dikaitkan dengan label tersebut. Bagi kod, tambahkan petikan program berkaitan, tingkah laku yang diperhatikan dan hasil yang dijangka supaya jawapan dapat dibandingkan dengan kes tertentu.
Tetingkap konteks besar membantu menempatkan bahan berkaitan dalam satu permintaan. Jumlah konteks tidak menggantikan tugas yang jelas: asingkan arahan daripada data asal dan nyatakan penyelesaian atau dokumen yang dikehendaki lebih awal.
Konteks dan cara sambungan
Dalam Ailoot API, varian ini mempunyai tetingkap 1000000 token dan had jawapan 131072 token. Sejarah perbualan, arahan, bahan asal dan jawapan berkongsi konteks; tinggalkan ruang untuk hasil semasa menyediakan permintaan panjang.
Model tersedia melalui Chat Completions, Responses dan Messages. Aliran varian ini ialah input teks dan output teks; dokumen dihantar sebagai kandungan teks.
Tersedia melalui Ailoot API
POST /v1/messages- Input
text- Output
text- Konteks
- 1,000,000 token
- Respons maksimum
- 131,072 token
- Input
- USD 0.00 / 1K
- Output
- USD 0.00 / 1K
POST /v1/responses- Input
text- Output
text- Konteks
- 1,000,000 token
- Respons maksimum
- 131,072 token
- Input
- USD 0.00 / 1K
- Output
- USD 0.00 / 1K
POST /v1/chat/completions- Input
text- Output
text- Konteks
- 1,000,000 token
- Respons maksimum
- 131,072 token
- Input
- USD 0.00 / 1K
- Output
- USD 0.00 / 1K
nvidia/nemotron-3.5-super-vl:free · JSON
{"about":"### Penaakulan, kod dan teks panjang\n\nNemotron 3.5 Super VL ialah model NVIDIA untuk tugas yang menghubungkan beberapa langkah penaakulan, memahami kod program atau mengolah bahan besar. Dalam Ailoot API, kad ini menyediakan dialog teks: anda menghantar arahan, data asal dan sejarah mesej, lalu model mengembalikan jawapan teks.\n\nModel boleh digunakan untuk meneliti dokumentasi teknikal, membandingkan keperluan, menyediakan penjelasan kod dan menganalisis laporan teks. Tetapkan matlamat, lampirkan bahan yang diperlukan dan tentukan bentuk hasil, contohnya senarai kesimpulan beralasan, rancangan perubahan program atau perbandingan beberapa penyelesaian.\n\n### Seni bina dan pengkhususan\n\nSuper VL asal ialah model penglihatan–bahasa NVIDIA dengan pengekod visual C-RADIO yang turut direka untuk memahami dokumen dan video. Kad Ailoot API ini menyediakan kerja teksnya; bahan asal dihantar sebagai kandungan teks.\n\nAsas model menggabungkan Mamba-2, Transformer dan seni bina Mixture of Experts. Daripada kira-kira 120 bilion parameter, sekitar 12 bilion diaktifkan pada setiap langkah pemprosesan. Struktur model ini perlu dipertimbangkan berasingan daripada kelajuan sebenar permintaan tertentu.\n\nLatihan menggunakan repositori perisian, pasangan tugas dan perubahan kod, log binaan, laluan penyelesaian tugas berbilang langkah serta bahan konteks panjang. Latihan lanjutan menggabungkan kod, penaakulan, arahan dan dialog. Pengkhususan ini berguna bagi tugas gabungan yang memerlukan maklumat asal dihubungkan sebelum hasil dibentuk.\n\n### Menyediakan tugas\n\nUntuk analisis dokumen, rumuskan soalan dan kriteria pemilihan maklumat terlebih dahulu, kemudian lampirkan teks dengan tajuk bahagian. Jika membandingkan sumber, berikan label ringkas dan minta kesimpulan dikaitkan dengan label tersebut. Bagi kod, tambahkan petikan program berkaitan, tingkah laku yang diperhatikan dan hasil yang dijangka supaya jawapan dapat dibandingkan dengan kes tertentu.\n\nTetingkap konteks besar membantu menempatkan bahan berkaitan dalam satu permintaan. Jumlah konteks tidak menggantikan tugas yang jelas: asingkan arahan daripada data asal dan nyatakan penyelesaian atau dokumen yang dikehendaki lebih awal.\n\n### Konteks dan cara sambungan\n\nDalam Ailoot API, varian ini mempunyai tetingkap 1000000 token dan had jawapan 131072 token. Sejarah perbualan, arahan, bahan asal dan jawapan berkongsi konteks; tinggalkan ruang untuk hasil semasa menyediakan permintaan panjang.\n\nModel tersedia melalui Chat Completions, Responses dan Messages. Aliran varian ini ialah input teks dan output teks; dokumen dihantar sebagai kandungan teks.","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":"Dialog teks dengan model NVIDIA untuk penaakulan, kerja kod dan analisis bahan besar."}