mô hình

NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL (free)

Markdown · JSON

NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL (free)

nvidia/nemotron-3.5-super-vl:free
NVIDIAVăn bảnĐầu vào 0,00 US$ / 1KĐầu ra 0,00 US$ / 1K

Hội thoại văn bản với mô hình NVIDIA để suy luận, làm việc với mã và phân tích tài liệu lớn.

Suy luận, mã và văn bản dài

Nemotron 3.5 Super VL là mô hình NVIDIA cho các tác vụ cần liên kết nhiều bước suy luận, hiểu mã chương trình hoặc xử lý tài liệu lớn. Trong Ailoot API, thẻ này cung cấp hội thoại văn bản: bạn gửi chỉ dẫn, dữ liệu gốc và lịch sử tin nhắn; mô hình trả về câu trả lời văn bản.

Có thể dùng mô hình để phân tích tài liệu kỹ thuật, đối chiếu yêu cầu, giải thích mã và phân tích báo cáo văn bản. Nên nêu mục tiêu, đính kèm tài liệu cần thiết và đặt hình thức kết quả, chẳng hạn danh sách kết luận có lập luận, kế hoạch sửa chương trình hoặc so sánh nhiều giải pháp.

Kiến trúc và chuyên môn

Super VL gốc là mô hình thị giác–ngôn ngữ của NVIDIA với bộ mã hóa hình ảnh C-RADIO, cũng được thiết kế để hiểu tài liệu và video. Thẻ Ailoot API này cung cấp khả năng làm việc với văn bản; tài liệu gốc được gửi dưới dạng nội dung văn bản.

Nền tảng mô hình kết hợp Mamba-2, Transformer và kiến trúc Mixture of Experts. Trong khoảng 120 tỷ tham số, khoảng 12 tỷ được kích hoạt ở mỗi bước xử lý. Đây là cấu trúc mô hình, cần xét riêng với tốc độ thực tế của từng yêu cầu.

Dữ liệu huấn luyện gồm kho mã, cặp tác vụ và thay đổi mã, nhật ký dựng phần mềm, chuỗi giải quyết nhiều bước và tài liệu ngữ cảnh dài. Huấn luyện tiếp theo kết hợp mã, suy luận, chỉ dẫn và hội thoại. Chuyên môn này hữu ích với tác vụ tổng hợp, cần liên kết thông tin ban đầu trước khi trình bày kết quả.

Chuẩn bị tác vụ

Khi phân tích tài liệu, trước hết đặt câu hỏi và tiêu chí chọn thông tin, rồi đính kèm văn bản có tiêu đề mục. Khi đối chiếu nguồn, gán nhãn ngắn cho từng nguồn và yêu cầu gắn kết luận với các nhãn đó. Với mã, thêm đoạn chương trình liên quan, hành vi quan sát được và kết quả mong đợi để đối chiếu câu trả lời với trường hợp cụ thể.

Cửa sổ ngữ cảnh lớn giúp đặt các tài liệu liên quan trong một yêu cầu. Dung lượng ngữ cảnh không thay thế việc đặt tác vụ rõ ràng: nên tách chỉ dẫn khỏi dữ liệu gốc và nêu trước giải pháp hoặc tài liệu muốn nhận.

Ngữ cảnh và cách kết nối

Trong Ailoot API, biến thể này có cửa sổ 1000000 token và giới hạn câu trả lời 131072 token. Lịch sử hội thoại, chỉ dẫn, tài liệu gốc và câu trả lời cùng dùng ngữ cảnh; với yêu cầu dài, hãy chừa chỗ cho kết quả.

Mô hình có qua Chat Completions, Responses và Messages. Quy trình của biến thể này là văn bản đầu vào và văn bản đầu ra; tài liệu được gửi dưới dạng nội dung văn bản.

Có sẵn qua Ailoot API

Ultra Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Đầu vào
text
Đầu ra
text
Ngữ cảnh
1.000.000 token
Độ dài câu trả lời tối đa
131.072 token
Đầu vào
0,00 US$ / 1K
Đầu ra
0,00 US$ / 1K
Ultra OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Đầu vào
text
Đầu ra
text
Ngữ cảnh
1.000.000 token
Độ dài câu trả lời tối đa
131.072 token
Đầu vào
0,00 US$ / 1K
Đầu ra
0,00 US$ / 1K
Ultra OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Đầu vào
text
Đầu ra
text
Ngữ cảnh
1.000.000 token
Độ dài câu trả lời tối đa
131.072 token
Đầu vào
0,00 US$ / 1K
Đầu ra
0,00 US$ / 1K
nvidia/nemotron-3.5-super-vl:free · JSON
{"about":"### Suy luận, mã và văn bản dài\n\nNemotron 3.5 Super VL là mô hình NVIDIA cho các tác vụ cần liên kết nhiều bước suy luận, hiểu mã chương trình hoặc xử lý tài liệu lớn. Trong Ailoot API, thẻ này cung cấp hội thoại văn bản: bạn gửi chỉ dẫn, dữ liệu gốc và lịch sử tin nhắn; mô hình trả về câu trả lời văn bản.\n\nCó thể dùng mô hình để phân tích tài liệu kỹ thuật, đối chiếu yêu cầu, giải thích mã và phân tích báo cáo văn bản. Nên nêu mục tiêu, đính kèm tài liệu cần thiết và đặt hình thức kết quả, chẳng hạn danh sách kết luận có lập luận, kế hoạch sửa chương trình hoặc so sánh nhiều giải pháp.\n\n### Kiến trúc và chuyên môn\n\nSuper VL gốc là mô hình thị giác–ngôn ngữ của NVIDIA với bộ mã hóa hình ảnh C-RADIO, cũng được thiết kế để hiểu tài liệu và video. Thẻ Ailoot API này cung cấp khả năng làm việc với văn bản; tài liệu gốc được gửi dưới dạng nội dung văn bản.\n\nNền tảng mô hình kết hợp Mamba-2, Transformer và kiến trúc Mixture of Experts. Trong khoảng 120 tỷ tham số, khoảng 12 tỷ được kích hoạt ở mỗi bước xử lý. Đây là cấu trúc mô hình, cần xét riêng với tốc độ thực tế của từng yêu cầu.\n\nDữ liệu huấn luyện gồm kho mã, cặp tác vụ và thay đổi mã, nhật ký dựng phần mềm, chuỗi giải quyết nhiều bước và tài liệu ngữ cảnh dài. Huấn luyện tiếp theo kết hợp mã, suy luận, chỉ dẫn và hội thoại. Chuyên môn này hữu ích với tác vụ tổng hợp, cần liên kết thông tin ban đầu trước khi trình bày kết quả.\n\n### Chuẩn bị tác vụ\n\nKhi phân tích tài liệu, trước hết đặt câu hỏi và tiêu chí chọn thông tin, rồi đính kèm văn bản có tiêu đề mục. Khi đối chiếu nguồn, gán nhãn ngắn cho từng nguồn và yêu cầu gắn kết luận với các nhãn đó. Với mã, thêm đoạn chương trình liên quan, hành vi quan sát được và kết quả mong đợi để đối chiếu câu trả lời với trường hợp cụ thể.\n\nCửa sổ ngữ cảnh lớn giúp đặt các tài liệu liên quan trong một yêu cầu. Dung lượng ngữ cảnh không thay thế việc đặt tác vụ rõ ràng: nên tách chỉ dẫn khỏi dữ liệu gốc và nêu trước giải pháp hoặc tài liệu muốn nhận.\n\n### Ngữ cảnh và cách kết nối\n\nTrong Ailoot API, biến thể này có cửa sổ 1000000 token và giới hạn câu trả lời 131072 token. Lịch sử hội thoại, chỉ dẫn, tài liệu gốc và câu trả lời cùng dùng ngữ cảnh; với yêu cầu dài, hãy chừa chỗ cho kết quả.\n\nMô hình có qua Chat Completions, Responses và Messages. Quy trình của biến thể này là văn bản đầu vào và văn bản đầu ra; tài liệu được gửi dưới dạng nội dung văn bản.","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":"Hội thoại văn bản với mô hình NVIDIA để suy luận, làm việc với mã và phân tích tài liệu lớn."}

Câu hỏi

Làm sao chọn mô hình cho tác vụ của tôi?

Trước tiên xác định đầu vào và đầu ra cần thiết: văn bản, hình ảnh, âm thanh hay video. Sau đó so sánh phương thức API tương thích, ID mô hình chính xác hoặc mô hình đích hiện tại của bí danh, giá và đơn vị tính phí. GET /v1/models miễn phí và liệt kê các mô hình mà khóa của bạn có thể truy cập.

Mỗi mô hình có hỗ trợ mọi phương thức API và loại nội dung không?

Dùng các phương thức API và loại đầu vào, đầu ra được liệt kê trên thẻ mô hình. Việc hỗ trợ văn bản, hình ảnh, âm thanh hay video phụ thuộc vào mô hình và phương thức đã chọn; xem ví dụ yêu cầu trước khi gửi dữ liệu.

ID mô hình khác bí danh như thế nào?

ID chính xác chỉ một mô hình cụ thể. Bí danh trỏ đến một mô hình và mô hình đích có thể thay đổi. Kiểm tra mô hình đích hiện tại của bí danh trong danh mục; dùng ID chính xác khi tích hợp cần một mô hình cụ thể.

Làm sao so sánh giá trước khi gửi yêu cầu?

Xem giá và đơn vị tính phí của phương thức API đã chọn trên thẻ mô hình. So sánh cùng đơn vị và loại đầu vào, đầu ra; lịch sử yêu cầu hiển thị mức sử dụng thực tế và số tiền đã trừ.

Thuê bao mang lại gì?

Giảm giá mua token cho nhu cầu thường xuyên. Chọn gói theo khối lượng yêu cầu; điều khoản và giá thuê bao hiển thị khi đăng ký.

Làm sao áp dụng mã giảm đến 50%?

Nhập mã khuyến mãi khi mua token. Tổng tiền được tính lại theo điều kiện chương trình; mức giảm hiển thị trước khi thanh toán.