NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL (free)
nvidia/nemotron-3.5-super-vl:freeDiálogo textual com um modelo da NVIDIA para raciocínio, trabalho com código e análise de materiais extensos.
Raciocínio, código e trabalho com texto longo
O Nemotron 3.5 Super VL é um modelo da NVIDIA para tarefas que exigem ligar vários passos de raciocínio, compreender código ou processar material extenso. Na Ailoot, esta ficha disponibiliza diálogo textual: fornece instruções, dados de partida e histórico de mensagens, e o modelo devolve uma resposta em texto.
Pode ser utilizado para analisar documentação técnica, comparar requisitos, preparar explicações de código e analisar relatórios textuais. É conveniente definir o objetivo, juntar os materiais necessários e estabelecer a forma do resultado: por exemplo, uma lista de conclusões fundamentadas, um plano de alteração de um programa ou uma comparação de várias soluções.
Estrutura e especialização
O Super VL original é um modelo de visão e linguagem da NVIDIA com codificador visual C-RADIO, também concebido para compreender documentos e vídeo. Nesta ficha da Ailoot está disponível o seu trabalho textual; os materiais de partida são fornecidos como conteúdo em texto.
A base do modelo combina Mamba-2, Transformer e uma arquitetura Mixture of Experts. De cerca de 120 mil milhões de parâmetros, aproximadamente 12 mil milhões são ativados em cada passo de processamento. Isto descreve a estrutura do modelo, que deve ser considerada separadamente da velocidade efetiva de um pedido concreto.
No treino foram utilizados repositórios de software, pares de tarefas e alterações de código, registos de compilação, trajetórias de resolução com vários passos e materiais de contexto longo. O treino posterior combinou código, raciocínio, instruções e diálogo. Esta especialização é útil na formulação de uma tarefa composta em que é necessário relacionar primeiro a informação de partida e depois estruturar o resultado.
Como preparar a tarefa
Para analisar um documento, formule primeiro a pergunta e os critérios de seleção da informação e junte depois o texto com os títulos das secções. Se precisar de comparar fontes, atribua-lhes etiquetas curtas e peça que as conclusões sejam ligadas a essas etiquetas. Para uma tarefa de código, acrescente o excerto relevante do programa, o comportamento observado e o resultado esperado; assim, a resposta pode ser comparada com um caso concreto.
Uma janela de contexto ampla ajuda a reunir materiais relacionados num único pedido. A dimensão do contexto não substitui uma formulação clara: é útil separar as instruções dos dados de partida e indicar antecipadamente a solução ou o documento pretendido.
Contexto e formas de ligação
Para esta variante, a Ailoot indica uma janela de 1000000 de tokens e um limite de resposta até 131072 tokens. O histórico da conversa, as instruções, os materiais de partida e a resposta utilizam um contexto comum; ao preparar um pedido extenso, deixe lugar para o resultado.
O modelo está disponível através de Chat Completions, Responses e Messages. O cenário disponível desta variante consiste em texto à entrada e texto à saída; os documentos são fornecidos como conteúdo textual.
Disponível através da API Ailoot
POST /v1/messages- Entrada
text- Saída
text- Contexto
- 1 000 000 tokens
- Resposta máx.
- 131 072 tokens
- Entrada
- 0,00 US$ / 1K
- Saída
- 0,00 US$ / 1K
POST /v1/responses- Entrada
text- Saída
text- Contexto
- 1 000 000 tokens
- Resposta máx.
- 131 072 tokens
- Entrada
- 0,00 US$ / 1K
- Saída
- 0,00 US$ / 1K
POST /v1/chat/completions- Entrada
text- Saída
text- Contexto
- 1 000 000 tokens
- Resposta máx.
- 131 072 tokens
- Entrada
- 0,00 US$ / 1K
- Saída
- 0,00 US$ / 1K
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Esta especialização é útil na formulação de uma tarefa composta em que é necessário relacionar primeiro a informação de partida e depois estruturar o resultado.\n\n### Como preparar a tarefa\n\nPara analisar um documento, formule primeiro a pergunta e os critérios de seleção da informação e junte depois o texto com os títulos das secções. Se precisar de comparar fontes, atribua-lhes etiquetas curtas e peça que as conclusões sejam ligadas a essas etiquetas. Para uma tarefa de código, acrescente o excerto relevante do programa, o comportamento observado e o resultado esperado; assim, a resposta pode ser comparada com um caso concreto.\n\nUma janela de contexto ampla ajuda a reunir materiais relacionados num único pedido. A dimensão do contexto não substitui uma formulação clara: é útil separar as instruções dos dados de partida e indicar antecipadamente a solução ou o documento pretendido.\n\n### Contexto e formas de ligação\n\nPara esta variante, a Ailoot indica uma janela de 1000000 de tokens e um limite de resposta até 131072 tokens. O histórico da conversa, as instruções, os materiais de partida e a resposta utilizam um contexto comum; ao preparar um pedido extenso, deixe lugar para o resultado.\n\nO modelo está disponível através de Chat Completions, Responses e Messages. 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