NVIDIA: Nemotron 3.5 Content Safety (free)

NVIDIA Nemotron 3.5 Content Safety, NVIDIA का एक गार्डरेल मॉडल है, जिसे प्रदाता ने 2026-06-04 को जारी किया था। यह एक संक्षिप्त 4B-पैरामीटर वाला मल्टीमॉडल मॉडल है, जिसे Google Gemma-3-4B से फाइन-ट्यून किया गया है। इसका काम मॉडरेशन है: यह LLM और VLM को भेजे जाने वाले इनपुट और उन मॉडलों द्वारा उत्पन्न प्रतिक्रियाओं, दोनों का मूल्यांकन करता है, इसलिए यह किसी जनरेशन मॉडल की जगह लेने के बजाय उसके साथ रहता है। api14 पर यह text श्रेणी के अंतर्गत सूचीबद्ध है और इसका मॉडल id nvidia/nemotron-3.5-content-safety:free है।

यह मॉडल text और image इनपुट स्वीकार करता है और text आउटपुट लौटाता है। यह मल्टीमॉडल इनपुट समर्थन मॉडरेशन पाइपलाइनों के लिए महत्वपूर्ण है, क्योंकि सुरक्षा जांच में अक्सर केवल text के बजाय प्रॉम्प्ट text के साथ संलग्न image पर भी विचार करना पड़ता है। इसकी context length 128,000 tokens है और अधिकतम आउटपुट 8,192 tokens है। समर्थित request parameters हैं include_reasoning, max_tokens, reasoning, seed, temperature और top_p। reasoning और include_reasoning parameters एक मॉडरेशन मॉडल के लिए उल्लेखनीय हैं, क्योंकि ये आपको नियंत्रित करने देते हैं कि reasoning आउटपुट का अनुरोध किया जाए या नहीं और क्या उसे प्रतिक्रिया में शामिल किया जाए।

व्यावहारिक उपयोग इन क्षमताओं से सीधे निकलते हैं। आप इसे उपयोगकर्ता प्रॉम्प्ट पर प्री-फ़िल्टर के रूप में चला सकते हैं, इससे पहले कि वे किसी chat या जनरेशन मॉडल तक पहुंचें, और मॉडल प्रतिक्रियाओं पर पोस्ट-फ़िल्टर के रूप में, इससे पहले कि वे उपयोगकर्ता को दिखाई जाएं। चूंकि यह text के साथ-साथ images भी स्वीकार करता है, वही मॉडल मल्टीमॉडल ट्रैफ़िक की भी जांच कर सकता है जहां किसी request के साथ एक तस्वीर होती है। लंबी context window का मतलब है कि पूरी बातचीत या एक लंबा दस्तावेज़ एक ही call में जांचा जा सकता है, बजाय उसे टुकड़ों में बांटने के। असिस्टेंट, कम्युनिटी प्लेटफ़ॉर्म या आंतरिक टूल बनाने वाली टीमें इसे कई अलग-अलग जनरेशन मॉडलों के सामने एक सुसंगत नीति परत के रूप में उपयोग कर सकती हैं।

इसे api14 के माध्यम से call करना प्लेटफ़ॉर्म पर किसी भी अन्य मॉडल की तरह ही काम करता है, OpenAI-संगत API का उपयोग करते हुए मॉडल id nvidia/nemotron-3.5-content-safety:free के साथ। आप अपनी request उस id को model field में डालकर chat completions endpoint पर भेजते हैं, और आप समर्थित parameters में से कोई भी सेट कर सकते हैं: include_reasoning, max_tokens, reasoning, seed, temperature और top_p। चूंकि इंटरफ़ेस OpenAI-संगत है, मौजूदा clients और SDKs को आम तौर पर केवल base URL और model id बदलने की जरूरत होती है। max_tokens का मान मॉडल के 8,192-token अधिकतम आउटपुट तक सीमित है।

ध्यान रखें कि यह मॉडल किस लिए है। यह एक 4B-पैरामीटर गार्डरेल मॉडल है, सामान्य-उद्देश्य वाला असिस्टेंट नहीं, इसलिए खुली लेखन, जटिल reasoning या code generation जैसे कार्यों के लिए जनरेशन मॉडल बेहतर है, और उसके चारों ओर Nemotron 3.5 Content Safety लगाया जा सकता है। इसका आउटपुट modality केवल text है, इसलिए यह images उत्पन्न नहीं करता, भले ही यह उन्हें पढ़ सकता है।