NVIDIA: Nemotron 3.5 Content Safety

NVIDIA Nemotron 3.5 Content Safety est un modèle de garde-fou multimodal compact de 4 milliards de paramètres provenant de NVIDIA, affiné à partir de Google Gemma-3-4B. Il est conçu spécifiquement pour la modération de contenu plutôt que pour la conversation générale, et il se situe dans la catégorie texte sur api14. Son rôle est d'agir comme une couche de sécurité autour d'autres modèles, en vérifiant ce qui entre et ce qui ressort.

Le modèle accepte des entrées texte et image et renvoie une sortie texte, il peut donc modérer à la fois les pipelines texte uniquement et les pipelines vision-langage. Il modère les entrées et les réponses des LLM et des VLM, ce qui signifie que vous pouvez le placer de chaque côté d'un appel de génération. La fenêtre de contexte est de 131072 tokens, et la sortie maximale est de 117964 tokens. Les paramètres pris en charge incluent temperature, top_p, top_k, min_p, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, logit_bias, stop, seed, max_tokens, reasoning et include_reasoning.

Les cas d'usage pratiques découlent directement de cette conception. Vous pouvez filtrer les invites utilisateur avant qu'elles n'atteignent un modèle de chat ou de vision, classer les réponses du modèle avant qu'elles ne soient montrées aux utilisateurs finaux, et exécuter le même modèle sur du contenu texte et image en une seule passe de modération. Comme il gère les images autant que le texte, il s'intègre aux pipelines où les utilisateurs téléchargent des captures d'écran, des photos ou d'autres éléments visuels accompagnés d'une entrée écrite. Les équipes qui construisent des assistants, des plateformes communautaires ou des outils internes peuvent l'utiliser comme point de contrôle de politique cohérent plutôt que d'écrire des classificateurs séparés pour chaque modalité.

Via api14, vous l'appelez avec l'API compatible OpenAI en utilisant l'identifiant de modèle "nvidia/nemotron-3.5-content-safety". Pointez votre client OpenAI existant vers l'URL de base api14, envoyez une requête de complétion de chat avec cet identifiant de modèle, et incluez le contenu que vous souhaitez modérer. Les paramètres de requête listés ci-dessus sont pris en charge, vous pouvez donc ajuster l'échantillonnage avec temperature, top_p, top_k ou min_p, contrôler la répétition avec frequency_penalty, presence_penalty et repetition_penalty, contraindre la sortie avec max_tokens et stop, et utiliser seed pour la reproductibilité. Les paramètres reasoning et include_reasoning sont disponibles si vous souhaitez que le raisonnement du modèle apparaisse dans la réponse.

Gardez à l'esprit à quoi sert ce modèle. C'est un modèle de garde-fou de 4 milliards de paramètres, pas un assistant polyvalent, donc des tâches comme la rédaction longue, le raisonnement complexe ou le chat ouvert sont mieux servies par un modèle texte général. Utilisez Nemotron 3.5 Content Safety lorsque l'objectif est la classification et l'application de politiques sur des entrées texte et image, et associez-le à un modèle de génération lorsque vous avez besoin à la fois de modération et de production de contenu dans le même pipeline.