NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL (free)

{"about":"### Рассуждения, код и работа с длинным текстом\n\nNemotron 3.5 Super VL — модель NVIDIA для задач, где нужно связать несколько шагов рассуждения, разобраться в программном коде или обработать объёмный материал. В Ailoot эта карточка предоставляет текстовый диалог: вы передаёте инструкции, исходные данные и историю сообщений, а модель возвращает текстовый ответ.\n\nЕё можно использовать для разбора технической документации, сопоставления требований, подготовки объяснений к коду и анализа текстовых отчётов. В запросе удобно задать цель, приложить нужные материалы и определить форму результата: например, перечень выводов с обоснованиями, план изменения программы или сравнение нескольких решений.\n\n### Устройство и специализация\n\nИсходная Super VL — визуально-языковая модель NVIDIA с визуальным энкодером C-RADIO, рассчитанная также на понимание документов и видео. В этой карточке Ailoot доступна её работа с текстом; исходные материалы передаются текстовым содержанием.\n\nОснова модели объединяет Mamba-2, Transformer и архитектуру Mixture of Experts. Из примерно 120 миллиардов параметров на шаге обработки активируется около 12 миллиардов. Это устройство модели, которое следует учитывать отдельно от фактической скорости конкретного запроса.\n\nПри обучении использовались программные репозитории, пары задач и изменений кода, журналы сборки, многошаговые траектории решения задач и материалы для длинного контекста. Дальнейшее обучение объединяло работу с кодом, рассуждениями, инструкциями и диалогом. Такая специализация полезна при постановке составной задачи, где исходные сведения нужно сначала связать между собой, а затем оформить результат.\n\n### Как подготовить задачу\n\nДля анализа документа сначала сформулируйте вопрос и критерии отбора информации, затем приложите текст с заголовками разделов. Если требуется сопоставить источники, присвойте им короткие метки и попросите привязывать выводы к этим меткам. Для задачи по коду добавьте соответствующий фрагмент программы, наблюдаемое поведение и ожидаемый результат; так ответ можно сопоставить с конкретным случаем.\n\nБольшое окно контекста помогает размещать связанные материалы в одном запросе. Сам объём контекста не заменяет чёткую постановку: полезно отделить инструкции от исходных данных и заранее указать, какое решение или документ вы хотите получить.\n\n### Контекст и способы подключения\n\nВ Ailoot для этого варианта указано окно в 1000000 токенов и предел ответа до 131072 токенов. История диалога, инструкции, исходные материалы и ответ используют общий контекст; при подготовке длинного запроса оставляйте место для результата.\n\nМодель доступна через Chat Completions, Responses и Messages. Доступный сценарий этого варианта — текст на входе и текст на выходе; документы передаются как текстовое содержание.","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":"Текстовый диалог с моделью NVIDIA для рассуждений, работы с кодом и анализа объёмных материалов."}