{
  "aboutHtml": "<h3>Uvažovanie, kód a dlhé texty</h3><p>Nemotron 3.5 Super VL je model NVIDIA pre úlohy vyžadujúce viac prepojených krokov uvažovania, pochopenie kódu alebo spracovanie rozsiahleho materiálu. V Ailoot táto karta poskytuje textový dialóg: odovzdáte pokyny, vstupné údaje a históriu správ a model vráti textovú odpoveď.</p><p>Možno ho použiť na analýzu technickej dokumentácie, porovnanie požiadaviek, vysvetlenia kódu a analýzu textových správ. V dopyte určte cieľ, priložte materiály a vyberte formu výsledku: napríklad zoznam odôvodnených záverov, plán zmeny programu či porovnanie riešení.</p><h3>Stavba a špecializácia</h3><p>Pôvodný Super VL je vizuálno-jazykový model NVIDIA s vizuálnym enkóderom C-RADIO, určený aj na chápanie dokumentov a videa. Táto karta Ailoot sprístupňuje textovú prácu; materiály sa odovzdávajú ako textový obsah.</p><p>Základ modelu kombinuje Mamba-2, Transformer a Mixture of Experts. Z približne 120 miliárd parametrov sa pri kroku spracovania aktivuje približne 12 miliárd. Ide o stavbu modelu, ktorú treba posudzovať oddelene od skutočnej rýchlosti konkrétneho dopytu.</p><p>Tréning zahŕňal programové repozitáre, dvojice úloh a zmien kódu, logy zostavení, viacstupňové postupy riešenia a materiály pre dlhý kontext. Ďalší tréning spájal kód, uvažovanie, pokyny a dialóg. Táto špecializácia sa hodí pri zloženej úlohe, kde treba najprv prepojiť vstupné údaje a potom zostaviť výsledok.</p><h3>Ako pripraviť úlohu</h3><p>Pri dokumente najprv formulujte otázku a kritériá výberu informácií, potom priložte text s nadpismi sekcií. Pri porovnaní zdrojov im dajte krátke označenia a žiadajte viazať závery na ne. Pri kóde pridajte príslušný úsek programu, pozorované správanie a očakávaný výsledok, aby sa odpoveď dala porovnať s konkrétnym prípadom.</p><p>Veľké okno pomáha vložiť súvisiace materiály do jedného dopytu. Samotný rozsah kontextu nenahrádza jasné zadanie: oddeľte pokyny od vstupných údajov a vopred uveďte požadované riešenie alebo dokument.</p><h3>Kontext a možnosti pripojenia</h3><p>V Ailoot má tento variant uvedené okno 1000000 tokenov a limit odpovede do 131072 tokenov. História dialógu, pokyny, materiály a odpoveď používajú spoločný kontext; pri dlhom dopyte ponechajte miesto pre výsledok.</p><p>Model je dostupný cez Chat Completions, Responses a Messages. Scenárom tohto variantu je textový vstup aj výstup; dokumenty sa odovzdávajú ako textový obsah.</p>",
  "aboutText": "### Uvažovanie, kód a dlhé texty\n\nNemotron 3.5 Super VL je model NVIDIA pre úlohy vyžadujúce viac prepojených krokov uvažovania, pochopenie kódu alebo spracovanie rozsiahleho materiálu. V Ailoot táto karta poskytuje textový dialóg: odovzdáte pokyny, vstupné údaje a históriu správ a model vráti textovú odpoveď.\n\nMožno ho použiť na analýzu technickej dokumentácie, porovnanie požiadaviek, vysvetlenia kódu a analýzu textových správ. V dopyte určte cieľ, priložte materiály a vyberte formu výsledku: napríklad zoznam odôvodnených záverov, plán zmeny programu či porovnanie riešení.\n\n### Stavba a špecializácia\n\nPôvodný Super VL je vizuálno-jazykový model NVIDIA s vizuálnym enkóderom C-RADIO, určený aj na chápanie dokumentov a videa. Táto karta Ailoot sprístupňuje textovú prácu; materiály sa odovzdávajú ako textový obsah.\n\nZáklad modelu kombinuje Mamba-2, Transformer a Mixture of Experts. Z približne 120 miliárd parametrov sa pri kroku spracovania aktivuje približne 12 miliárd. Ide o stavbu modelu, ktorú treba posudzovať oddelene od skutočnej rýchlosti konkrétneho dopytu.\n\nTréning zahŕňal programové repozitáre, dvojice úloh a zmien kódu, logy zostavení, viacstupňové postupy riešenia a materiály pre dlhý kontext. Ďalší tréning spájal kód, uvažovanie, pokyny a dialóg. Táto špecializácia sa hodí pri zloženej úlohe, kde treba najprv prepojiť vstupné údaje a potom zostaviť výsledok.\n\n### Ako pripraviť úlohu\n\nPri dokumente najprv formulujte otázku a kritériá výberu informácií, potom priložte text s nadpismi sekcií. Pri porovnaní zdrojov im dajte krátke označenia a žiadajte viazať závery na ne. Pri kóde pridajte príslušný úsek programu, pozorované správanie a očakávaný výsledok, aby sa odpoveď dala porovnať s konkrétnym prípadom.\n\nVeľké okno pomáha vložiť súvisiace materiály do jedného dopytu. Samotný rozsah kontextu nenahrádza jasné zadanie: oddeľte pokyny od vstupných údajov a vopred uveďte požadované riešenie alebo dokument.\n\n### Kontext a možnosti pripojenia\n\nV Ailoot má tento variant uvedené okno 1000000 tokenov a limit odpovede do 131072 tokenov. História dialógu, pokyny, materiály a odpoveď používajú spoločný kontext; pri dlhom dopyte ponechajte miesto pre výsledok.\n\nModel je dostupný cez Chat Completions, Responses a Messages. Scenárom tohto variantu je textový vstup aj výstup; dokumenty sa odovzdávajú ako textový obsah.",
  "locale": "sk",
  "methods": [
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Ultra\"><header><b><span class=\"alias\">Ultra</span> Anthropic Messages</b><code>POST /v1/messages</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Vstup</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Výstup</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontext</dt><dd>1 000 000 <em>tokenov</em></dd></div><div><dt>Max. odpoveď</dt><dd>131 072 <em>tokenov</em></dd></div></dl><dl><div><dt>Vstup</dt><dd>0,00 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Výstup</dt><dd>0,00 USD <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "nvidia/nemotron-3.5-super-vl:free",
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/messages",
        "request_model_id": "nvidia/nemotron-3.5-super-vl:free",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|nvidia%2Fnemotron-3.5-super-vl%3Afree",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "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": []
      }
    },
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Ultra\"><header><b><span class=\"alias\">Ultra</span> OpenAI Responses</b><code>POST /v1/responses</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Vstup</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Výstup</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontext</dt><dd>1 000 000 <em>tokenov</em></dd></div><div><dt>Max. odpoveď</dt><dd>131 072 <em>tokenov</em></dd></div></dl><dl><div><dt>Vstup</dt><dd>0,00 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Výstup</dt><dd>0,00 USD <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "nvidia/nemotron-3.5-super-vl:free",
        "fmt": "responses",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/responses",
        "request_model_id": "nvidia/nemotron-3.5-super-vl:free",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|responses|/v1/responses|nvidia%2Fnemotron-3.5-super-vl%3Afree",
      "ordinal": 1,
      "rawMethod": {
        "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": []
      }
    },
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Ultra\"><header><b><span class=\"alias\">Ultra</span> OpenAI Chat</b><code>POST /v1/chat/completions</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Vstup</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Výstup</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontext</dt><dd>1 000 000 <em>tokenov</em></dd></div><div><dt>Max. odpoveď</dt><dd>131 072 <em>tokenov</em></dd></div></dl><dl><div><dt>Vstup</dt><dd>0,00 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Výstup</dt><dd>0,00 USD <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "nvidia/nemotron-3.5-super-vl:free",
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "nvidia/nemotron-3.5-super-vl:free",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|nvidia%2Fnemotron-3.5-super-vl%3Afree",
      "ordinal": 2,
      "rawMethod": {
        "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_id": "nvidia/nemotron-3.5-super-vl:free",
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/sk/nvidia-nemotron-3-5-super-vl-free/",
    "description": "Textový dialóg s modelom NVIDIA na uvažovanie, prácu s kódom a analýzu rozsiahlych materiálov.",
    "locale": "sk",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/sk/nvidia-nemotron-3-5-super-vl-free/index.md",
    "title": "NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL (free)",
    "url": "https://ailoot.ai/models/sk/nvidia-nemotron-3-5-super-vl-free/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "### Uvažovanie, kód a dlhé texty\n\nNemotron 3.5 Super VL je model NVIDIA pre úlohy vyžadujúce viac prepojených krokov uvažovania, pochopenie kódu alebo spracovanie rozsiahleho materiálu. V Ailoot táto karta poskytuje textový dialóg: odovzdáte pokyny, vstupné údaje a históriu správ a model vráti textovú odpoveď.\n\nMožno ho použiť na analýzu technickej dokumentácie, porovnanie požiadaviek, vysvetlenia kódu a analýzu textových správ. V dopyte určte cieľ, priložte materiály a vyberte formu výsledku: napríklad zoznam odôvodnených záverov, plán zmeny programu či porovnanie riešení.\n\n### Stavba a špecializácia\n\nPôvodný Super VL je vizuálno-jazykový model NVIDIA s vizuálnym enkóderom C-RADIO, určený aj na chápanie dokumentov a videa. Táto karta Ailoot sprístupňuje textovú prácu; materiály sa odovzdávajú ako textový obsah.\n\nZáklad modelu kombinuje Mamba-2, Transformer a Mixture of Experts. Z približne 120 miliárd parametrov sa pri kroku spracovania aktivuje približne 12 miliárd. Ide o stavbu modelu, ktorú treba posudzovať oddelene od skutočnej rýchlosti konkrétneho dopytu.\n\nTréning zahŕňal programové repozitáre, dvojice úloh a zmien kódu, logy zostavení, viacstupňové postupy riešenia a materiály pre dlhý kontext. Ďalší tréning spájal kód, uvažovanie, pokyny a dialóg. Táto špecializácia sa hodí pri zloženej úlohe, kde treba najprv prepojiť vstupné údaje a potom zostaviť výsledok.\n\n### Ako pripraviť úlohu\n\nPri dokumente najprv formulujte otázku a kritériá výberu informácií, potom priložte text s nadpismi sekcií. Pri porovnaní zdrojov im dajte krátke označenia a žiadajte viazať závery na ne. Pri kóde pridajte príslušný úsek programu, pozorované správanie a očakávaný výsledok, aby sa odpoveď dala porovnať s konkrétnym prípadom.\n\nVeľké okno pomáha vložiť súvisiace materiály do jedného dopytu. Samotný rozsah kontextu nenahrádza jasné zadanie: oddeľte pokyny od vstupných údajov a vopred uveďte požadované riešenie alebo dokument.\n\n### Kontext a možnosti pripojenia\n\nV Ailoot má tento variant uvedené okno 1000000 tokenov a limit odpovede do 131072 tokenov. História dialógu, pokyny, materiály a odpoveď používajú spoločný kontext; pri dlhom dopyte ponechajte miesto pre výsledok.\n\nModel je dostupný cez Chat Completions, Responses a Messages. Scenárom tohto variantu je textový vstup aj výstup; dokumenty sa odovzdávajú ako textový obsah.",
    "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": "Textový dialóg s modelom NVIDIA na uvažovanie, prácu s kódom a analýzu rozsiahlych materiálov."
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "rawModel.methods-ordinal",
    "prices": "exact-native-DTO-units-and-selected-renderer-html"
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "Textový dialóg s modelom NVIDIA na uvažovanie, prácu s kódom a analýzu rozsiahlych materiálov.",
  "source": {
    "audit_sha256": "03cebba6ccb508b06f769c9c886f8fa04af545c79f0168857b099c033dbc17c9",
    "bridge_map_sha256": "03cebba6ccb508b06f769c9c886f8fa04af545c79f0168857b099c033dbc17c9",
    "projection_audit": {
      "parent_manifest_sha256": "dfd3a7a4bc6f960e128026cae1f98f769d1503ffa1c6cf0ccf80066382dbbb9e",
      "raw_model_json_sha256": "08a7c2636718afc9b6f62fba7cb2847388abade47b3aca17d76ba45007102662",
      "renderer_sha256": "7a0ca10f6cf7477cf98b305d11f7662318049ab2138a937f805621e161244976"
    },
    "projection_kind": "catalogue-refresh-native-dto-v1",
    "raw_model_json_sha256": "08a7c2636718afc9b6f62fba7cb2847388abade47b3aca17d76ba45007102662",
    "renderer_sha256": "7a0ca10f6cf7477cf98b305d11f7662318049ab2138a937f805621e161244976"
  },
  "sourceRevision": "8d79e3c1846a62ee177d899a6bb515afa4368a6cd5e87eb5a8a5ffc036a99c05"
}
