NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL (free)
nvidia/nemotron-3.5-super-vl:freeHội 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
POST /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
POST /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
POST /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."}