{
  "aboutHtml": "<h3>Sklepanje, koda in dolga besedila</h3><p>Nemotron 3.5 Super VL je model NVIDIA za naloge z več povezanimi koraki sklepanja, razumevanje kode ali obdelavo obsežnega gradiva. V Ailoot ta kartica omogoča besedilni pogovor: podate navodila, izhodiščne podatke in zgodovino sporočil, model pa vrne besedilni odgovor.</p><p>Uporaben je za analizo tehnične dokumentacije, primerjavo zahtev, razlage kode in analizo besedilnih poročil. V zahtevi določite cilj, dodajte gradivo in obliko rezultata: denimo seznam utemeljenih sklepov, načrt spremembe programa ali primerjavo rešitev.</p><h3>Zgradba in specializacija</h3><p>Izvirni Super VL je vizualno-jezikovni model NVIDIA z vizualnim kodirnikom C-RADIO, namenjen tudi razumevanju dokumentov in videa. Ta kartica Ailoot omogoča besedilno delo; gradivo se podaja kot besedilna vsebina.</p><p>Osnova modela združuje Mamba-2, Transformer in Mixture of Experts. Od približno 120 milijard parametrov se pri koraku obdelave aktivira približno 12 milijard. To je zgradba modela, ki jo je treba obravnavati ločeno od dejanske hitrosti konkretne zahteve.</p><p>Učenje je uporabljalo programske repozitorije, pare nalog in sprememb kode, dnevnike gradenj, večstopenjske poti reševanja in gradivo za dolg kontekst. Nadaljnje učenje je združevalo kodo, sklepanje, navodila in pogovor. To je uporabno pri sestavljeni nalogi, kjer je treba podatke najprej povezati in nato oblikovati rezultat.</p><h3>Kako pripraviti nalogo</h3><p>Pri dokumentu najprej zastavite vprašanje in merila izbire informacij, nato priložite besedilo z naslovi razdelkov. Pri primerjavi virov jim dodelite kratke oznake in zahtevajte vezavo sklepov nanje. Pri kodi dodajte ustrezen odsek, opaženo vedenje in pričakovani rezultat, da odgovor lahko primerjate s konkretnim primerom.</p><p>Veliko okno pomaga združiti povezano gradivo v eno zahtevo. Sam obseg konteksta ne nadomesti jasne naloge: ločite navodila od podatkov in vnaprej določite želeno rešitev ali dokument.</p><h3>Kontekst in načini povezave</h3><p>V Ailoot ima ta različica navedeno kontekstno okno 262144 žetonov. Zgodovina pogovora, navodila, gradivo in odgovor uporabljajo skupni prostor; pri dolgi zahtevi pustite prostor za rezultat.</p><p>Model je dostopen prek Chat Completions, Responses, Messages in besedilnega vmesnika v obliki Gemini. Potek te različice je besedilni vhod in izhod; dokumenti se podajajo kot besedilna vsebina.</p>",
  "aboutText": "### Sklepanje, koda in dolga besedila\n\nNemotron 3.5 Super VL je model NVIDIA za naloge z več povezanimi koraki sklepanja, razumevanje kode ali obdelavo obsežnega gradiva. V Ailoot ta kartica omogoča besedilni pogovor: podate navodila, izhodiščne podatke in zgodovino sporočil, model pa vrne besedilni odgovor.\n\nUporaben je za analizo tehnične dokumentacije, primerjavo zahtev, razlage kode in analizo besedilnih poročil. V zahtevi določite cilj, dodajte gradivo in obliko rezultata: denimo seznam utemeljenih sklepov, načrt spremembe programa ali primerjavo rešitev.\n\n### Zgradba in specializacija\n\nIzvirni Super VL je vizualno-jezikovni model NVIDIA z vizualnim kodirnikom C-RADIO, namenjen tudi razumevanju dokumentov in videa. Ta kartica Ailoot omogoča besedilno delo; gradivo se podaja kot besedilna vsebina.\n\nOsnova modela združuje Mamba-2, Transformer in Mixture of Experts. Od približno 120 milijard parametrov se pri koraku obdelave aktivira približno 12 milijard. To je zgradba modela, ki jo je treba obravnavati ločeno od dejanske hitrosti konkretne zahteve.\n\nUčenje je uporabljalo programske repozitorije, pare nalog in sprememb kode, dnevnike gradenj, večstopenjske poti reševanja in gradivo za dolg kontekst. Nadaljnje učenje je združevalo kodo, sklepanje, navodila in pogovor. To je uporabno pri sestavljeni nalogi, kjer je treba podatke najprej povezati in nato oblikovati rezultat.\n\n### Kako pripraviti nalogo\n\nPri dokumentu najprej zastavite vprašanje in merila izbire informacij, nato priložite besedilo z naslovi razdelkov. Pri primerjavi virov jim dodelite kratke oznake in zahtevajte vezavo sklepov nanje. Pri kodi dodajte ustrezen odsek, opaženo vedenje in pričakovani rezultat, da odgovor lahko primerjate s konkretnim primerom.\n\nVeliko okno pomaga združiti povezano gradivo v eno zahtevo. Sam obseg konteksta ne nadomesti jasne naloge: ločite navodila od podatkov in vnaprej določite želeno rešitev ali dokument.\n\n### Kontekst in načini povezave\n\nV Ailoot ima ta različica navedeno kontekstno okno 262144 žetonov. Zgodovina pogovora, navodila, gradivo in odgovor uporabljajo skupni prostor; pri dolgi zahtevi pustite prostor za rezultat.\n\nModel je dostopen prek Chat Completions, Responses, Messages in besedilnega vmesnika v obliki Gemini. Potek te različice je besedilni vhod in izhod; dokumenti se podajajo kot besedilna vsebina.",
  "locale": "sl",
  "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>Vhod</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Izhod</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontekst</dt><dd>Ni navedeno v katalogu</dd></div><div><dt>Največji odgovor</dt><dd>Ni navedeno v katalogu</dd></div></dl><dl><div><dt>Vhod</dt><dd>0,0003 $ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Izhod</dt><dd>0,001 $ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Branje predpomnilnika</dt><dd>0,00004 $ <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "nvidia/nemotron-3.5-super-vl",
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/messages",
        "request_model_id": "nvidia/nemotron-3.5-super-vl",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|nvidia%2Fnemotron-3.5-super-vl",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "cache_read": 0.04,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": null,
        "family": "anthropic",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0.3,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Anthropic Messages",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 1.0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/messages",
        "request_model_id": "nvidia/nemotron-3.5-super-vl",
        "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>Vhod</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Izhod</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontekst</dt><dd>Ni navedeno v katalogu</dd></div><div><dt>Največji odgovor</dt><dd>Ni navedeno v katalogu</dd></div></dl><dl><div><dt>Vhod</dt><dd>0,0003 $ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Izhod</dt><dd>0,001 $ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Branje predpomnilnika</dt><dd>0,00004 $ <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "nvidia/nemotron-3.5-super-vl",
        "fmt": "responses",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/responses",
        "request_model_id": "nvidia/nemotron-3.5-super-vl",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|responses|/v1/responses|nvidia%2Fnemotron-3.5-super-vl",
      "ordinal": 1,
      "rawMethod": {
        "cache_read": 0.04,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": null,
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "responses",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0.3,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Responses",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 1.0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/responses",
        "request_model_id": "nvidia/nemotron-3.5-super-vl",
        "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>Vhod</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Izhod</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontekst</dt><dd>Ni navedeno v katalogu</dd></div><div><dt>Največji odgovor</dt><dd>Ni navedeno v katalogu</dd></div></dl><dl><div><dt>Vhod</dt><dd>0,0003 $ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Izhod</dt><dd>0,001 $ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Branje predpomnilnika</dt><dd>0,00004 $ <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "nvidia/nemotron-3.5-super-vl",
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "nvidia/nemotron-3.5-super-vl",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|nvidia%2Fnemotron-3.5-super-vl",
      "ordinal": 2,
      "rawMethod": {
        "cache_read": 0.04,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": null,
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0.3,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Chat",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 1.0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "nvidia/nemotron-3.5-super-vl",
        "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> Gemini generateContent</b><code>POST /v1beta/models/nvidia/nemotron-3.5-super-vl:generateContent</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Vhod</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Izhod</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontekst</dt><dd>Ni navedeno v katalogu</dd></div><div><dt>Največji odgovor</dt><dd>Ni navedeno v katalogu</dd></div></dl><dl><div><dt>Vhod</dt><dd>0,0003 $ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Izhod</dt><dd>0,001 $ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Branje predpomnilnika</dt><dd>0,00004 $ <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "nvidia/nemotron-3.5-super-vl",
        "fmt": "gemini",
        "http": "POST",
        "path": "/v1beta/models/nvidia/nemotron-3.5-super-vl:generateContent",
        "request_model_id": "nvidia/nemotron-3.5-super-vl",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|gemini|/v1beta/models/nvidia/nemotron-3.5-super-vl:generateContent|nvidia%2Fnemotron-3.5-super-vl",
      "ordinal": 3,
      "rawMethod": {
        "cache_read": 0.04,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": null,
        "family": "gemini",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "gemini",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0.3,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Gemini generateContent",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 1.0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1beta/models/nvidia/nemotron-3.5-super-vl:generateContent",
        "request_model_id": "nvidia/nemotron-3.5-super-vl",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      }
    }
  ],
  "model_id": "nvidia/nemotron-3.5-super-vl",
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/sl/nvidia-nemotron-3-5-super-vl/",
    "description": "Besedilni pogovor z modelom NVIDIA za sklepanje, kodo in analizo obsežnega gradiva.",
    "locale": "sl",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/sl/nvidia-nemotron-3-5-super-vl/index.md",
    "title": "NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL",
    "url": "https://ailoot.ai/models/sl/nvidia-nemotron-3-5-super-vl/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "### Sklepanje, koda in dolga besedila\n\nNemotron 3.5 Super VL je model NVIDIA za naloge z več povezanimi koraki sklepanja, razumevanje kode ali obdelavo obsežnega gradiva. V Ailoot ta kartica omogoča besedilni pogovor: podate navodila, izhodiščne podatke in zgodovino sporočil, model pa vrne besedilni odgovor.\n\nUporaben je za analizo tehnične dokumentacije, primerjavo zahtev, razlage kode in analizo besedilnih poročil. V zahtevi določite cilj, dodajte gradivo in obliko rezultata: denimo seznam utemeljenih sklepov, načrt spremembe programa ali primerjavo rešitev.\n\n### Zgradba in specializacija\n\nIzvirni Super VL je vizualno-jezikovni model NVIDIA z vizualnim kodirnikom C-RADIO, namenjen tudi razumevanju dokumentov in videa. Ta kartica Ailoot omogoča besedilno delo; gradivo se podaja kot besedilna vsebina.\n\nOsnova modela združuje Mamba-2, Transformer in Mixture of Experts. Od približno 120 milijard parametrov se pri koraku obdelave aktivira približno 12 milijard. To je zgradba modela, ki jo je treba obravnavati ločeno od dejanske hitrosti konkretne zahteve.\n\nUčenje je uporabljalo programske repozitorije, pare nalog in sprememb kode, dnevnike gradenj, večstopenjske poti reševanja in gradivo za dolg kontekst. Nadaljnje učenje je združevalo kodo, sklepanje, navodila in pogovor. To je uporabno pri sestavljeni nalogi, kjer je treba podatke najprej povezati in nato oblikovati rezultat.\n\n### Kako pripraviti nalogo\n\nPri dokumentu najprej zastavite vprašanje in merila izbire informacij, nato priložite besedilo z naslovi razdelkov. Pri primerjavi virov jim dodelite kratke oznake in zahtevajte vezavo sklepov nanje. Pri kodi dodajte ustrezen odsek, opaženo vedenje in pričakovani rezultat, da odgovor lahko primerjate s konkretnim primerom.\n\nVeliko okno pomaga združiti povezano gradivo v eno zahtevo. Sam obseg konteksta ne nadomesti jasne naloge: ločite navodila od podatkov in vnaprej določite želeno rešitev ali dokument.\n\n### Kontekst in načini povezave\n\nV Ailoot ima ta različica navedeno kontekstno okno 262144 žetonov. Zgodovina pogovora, navodila, gradivo in odgovor uporabljajo skupni prostor; pri dolgi zahtevi pustite prostor za rezultat.\n\nModel je dostopen prek Chat Completions, Responses, Messages in besedilnega vmesnika v obliki Gemini. Potek te različice je besedilni vhod in izhod; dokumenti se podajajo kot besedilna vsebina.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "NVIDIA",
    "canonical_model": "nvidia/nemotron-3.5-super-vl",
    "ctx": null,
    "formats": [
      "chat",
      "gemini",
      "messages",
      "responses"
    ],
    "id": "nvidia/nemotron-3.5-super-vl",
    "input": [
      "text"
    ],
    "kind": "text",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "cache_read": 0.04,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": null,
        "family": "anthropic",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0.3,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Anthropic Messages",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 1.0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/messages",
        "request_model_id": "nvidia/nemotron-3.5-super-vl",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      },
      {
        "cache_read": 0.04,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": null,
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "responses",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0.3,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Responses",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 1.0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/responses",
        "request_model_id": "nvidia/nemotron-3.5-super-vl",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      },
      {
        "cache_read": 0.04,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": null,
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0.3,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Chat",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 1.0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "nvidia/nemotron-3.5-super-vl",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      },
      {
        "cache_read": 0.04,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": null,
        "family": "gemini",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "gemini",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0.3,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Gemini generateContent",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 1.0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1beta/models/nvidia/nemotron-3.5-super-vl:generateContent",
        "request_model_id": "nvidia/nemotron-3.5-super-vl",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "nvidia/nemotron-3.5-super-vl",
        "request_model_id": "nvidia/nemotron-3.5-super-vl",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL",
    "price": {
      "in": 0.3,
      "in_label": null,
      "out": 1.0,
      "out_label": null,
      "sort_in": 0.3,
      "sort_out": 1.0,
      "varies": false
    },
    "public_id": "nvidia/nemotron-3.5-super-vl",
    "short": "Besedilni pogovor z modelom NVIDIA za sklepanje, kodo in analizo obsežnega gradiva."
  },
  "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": "Besedilni pogovor z modelom NVIDIA za sklepanje, kodo in analizo obsežnega gradiva.",
  "source": {
    "audit_sha256": "8506e4872801b6d6f316100795874072d206b6a43f5c05066ad1b1381d5ec265",
    "bridge_map_sha256": "8506e4872801b6d6f316100795874072d206b6a43f5c05066ad1b1381d5ec265",
    "projection_audit": {
      "parent_manifest_sha256": "dfd3a7a4bc6f960e128026cae1f98f769d1503ffa1c6cf0ccf80066382dbbb9e",
      "raw_model_json_sha256": "9d774a4a48b90d27f2ae92d4c3f4e2040b8b45ce64f721f5c2717d5f8d41578c",
      "renderer_sha256": "5a634ac8a753f26987a2c92487182f799268f26975f076e14d9c7a7450fab27a"
    },
    "projection_kind": "catalogue-refresh-native-dto-v1",
    "raw_model_json_sha256": "9d774a4a48b90d27f2ae92d4c3f4e2040b8b45ce64f721f5c2717d5f8d41578c",
    "renderer_sha256": "5a634ac8a753f26987a2c92487182f799268f26975f076e14d9c7a7450fab27a"
  },
  "sourceRevision": "280bdbee884b225a541b248c9db5d8215f0a92ce7b1b614352e4ce154c077807"
}