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NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL (free)

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NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL (free)

nvidia/nemotron-3.5-super-vl:free
NVIDIATextoEntrada 0,00 US$ / 1KSaída 0,00 US$ / 1K

Diálogo 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

Ultra Anthropic MessagesPOST /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
Ultra OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
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Saída
text
Contexto
1 000 000 tokens
Resposta máx.
131 072 tokens
Entrada
0,00 US$ / 1K
Saída
0,00 US$ / 1K
Ultra OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Entrada
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Saída
text
Contexto
1 000 000 tokens
Resposta máx.
131 072 tokens
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Perguntas

Como escolher um modelo para a minha tarefa?

Identifique primeiro a entrada e a saída necessárias: texto, imagem, áudio ou vídeo. Compare depois os métodos API compatíveis, o ID exato do modelo ou o destino atual do alias, o preço e a unidade de faturação. GET /v1/models é gratuito e lista os modelos disponíveis para a sua chave.

Cada modelo suporta todos os métodos API e tipos de conteúdo?

Use os métodos API e os tipos de entrada e saída indicados na ficha do modelo. O suporte de texto, imagens, áudio ou vídeo depende do modelo e do método escolhidos; consulte o respetivo exemplo de pedido antes de enviar os seus dados.

Qual é a diferença entre o ID de um modelo e um alias?

Um ID exato identifica um modelo específico. Um alias aponta para um modelo e o seu destino pode mudar. Confirme o destino atual do alias no catálogo; use o ID exato quando a integração precisar de um modelo específico.

Como comparar os preços antes de enviar um pedido?

Consulte na ficha do modelo o preço e a unidade de faturação do método API escolhido. Compare a mesma unidade e os mesmos tipos de entrada e saída; o histórico de pedidos mostra a utilização real e o montante debitado.

O que oferece a subscrição?

Um desconto na compra de tokens para trabalho regular. Escolha o plano conforme o volume de pedidos; as condições e o preço da subscrição aparecem na adesão.

Como aplico um código promocional com até 50% de desconto?

Introduza o código promocional ao comprar tokens. O total é recalculado segundo as condições da campanha; o desconto é visível antes do pagamento.