NVIDIA: Nemotron 3.5 Content Safety

NVIDIA Nemotron 3.5 Content Safety es un modelo compacto de barrera de seguridad multimodal de 4B parámetros de NVIDIA, ajustado a partir de Google Gemma-3-4B. Está diseñado específicamente para la moderación de contenido en lugar de conversación general, y se encuentra en la categoría de texto en api14. Su función es actuar como una capa de seguridad alrededor de otros modelos, verificando lo que entra en ellos y lo que sale de vuelta.

El modelo acepta entradas de texto e imagen y devuelve salida de texto, por lo que puede moderar tanto canalizaciones solo de texto como canalizaciones de visión-lenguaje. Modera las entradas y las respuestas de LLM y VLM, lo que significa que puedes colocarlo en cualquiera de los dos lados de una llamada de generación. La ventana de contexto es de 131072 tokens, y la salida máxima es de 117964 tokens. Los parámetros admitidos incluyen temperature, top_p, top_k, min_p, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, logit_bias, stop, seed, max_tokens, reasoning e include_reasoning.

Los casos de uso prácticos se derivan directamente de ese diseño. Puedes filtrar los prompts de los usuarios antes de que lleguen a un modelo de chat o visión, clasificar las respuestas del modelo antes de que se muestren a los usuarios finales, y ejecutar el mismo modelo sobre contenido de texto e imagen en una sola pasada de moderación. Debido a que maneja imágenes además de texto, encaja en canalizaciones donde los usuarios suben capturas de pantalla, fotos u otro material visual junto con la entrada escrita. Los equipos que construyen asistentes, plataformas comunitarias o herramientas internas pueden usarlo como un punto de control de políticas consistente en lugar de escribir clasificadores separados para cada modalidad.

A través de api14 lo llamas con la API compatible con OpenAI usando el id de modelo "nvidia/nemotron-3.5-content-safety". Apunta tu cliente OpenAI existente a la URL base de api14, envía una solicitud de finalización de chat con ese id de modelo e incluye el contenido que deseas moderar. Los parámetros de solicitud enumerados anteriormente son compatibles, por lo que puedes ajustar el muestreo con temperature, top_p, top_k o min_p, controlar la repetición con frequency_penalty, presence_penalty y repetition_penalty, restringir la salida con max_tokens y stop, y usar seed para reproducibilidad. Los parámetros reasoning e include_reasoning están disponibles si deseas que el razonamiento del modelo se muestre en la respuesta.

Ten en cuenta para qué sirve este modelo. Es un modelo de barrera de seguridad de 4B, no un asistente de propósito general, por lo que tareas como escritura de formato largo, razonamiento complejo o chat abierto se sirven mejor con un modelo de texto general. Usa Nemotron 3.5 Content Safety cuando el objetivo sea la clasificación y la aplicación de políticas sobre entradas de texto e imagen, y combínalo con un modelo de generación cuando necesites tanto moderación como producción de contenido en la misma canalización.