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NVIDIA: Nemotron 3.5 Rerank 8B (free)

nvidia/nemotron-3.5-rerank-8b:free

Rerankइनपुट: text · image33K21 अक्टू॰ 2026 को जोड़ा गया

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NVIDIA: Nemotron 3.5 Rerank 8B (free) एक नज़र में

32,768 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।

NVIDIA: Nemotron 3.5 Rerank 8B (free) के बारे में

NVIDIA: Nemotron 3.5 Rerank 8B (free) NVIDIA का एक रीरैंकिंग मॉडल है, जिसे मॉडल आईडी nvidia/nemotron-3.5-rerank-8b:free के अंतर्गत प्रकाशित किया गया है। यह rerank श्रेणी से संबंधित है, इसलिए इसका काम संवादात्मक टेक्स्ट उत्पन्न करना नहीं, बल्कि किसी क्वेरी के सापेक्ष उम्मीदवार आइटमों के एक समूह को स्कोर करना और पुनः क्रमित करना है। प्रदाता की रिलीज़ तिथि 2026-10-21 है। api14 पर इसे एक मुफ़्त वेरिएंट के रूप में प्रस्तुत किया गया है, जिससे उत्पादन में इसे अपनाने से पहले अपने स्वयं के रिट्रीवल डेटा पर इसका मूल्यांकन करना सरल हो जाता है।

यह मॉडल टेक्स्ट और इमेज इनपुट स्वीकार करता है और rerank आउटपुट उत्पन्न करता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट लंबाई 32768 टोकन है, और अधिकतम आउटपुट 29491 है। चूंकि यह टेक्स्ट और इमेज दोनों को संभालता है, इसलिए इसका उपयोग उन पाइपलाइनों में किया जा सकता है जहां रैंक किए जाने वाले आइटम पूरी तरह टेक्स्टual नहीं होते। आउटपुट मोडैलिटी टेक्स्ट के बजाय rerank है, इसलिए आपको गद्य उत्तरों के बजाय प्रासंगिकता स्कोर या एक क्रम की अपेक्षा करनी चाहिए।

व्यावहारिक उपयोग के मामले सीधे इसी स्वरूप से निकलते हैं। एक सामान्य मामला दूसरे चरण का रिट्रीवल है: किसी वेक्टर या कीवर्ड खोज से शीर्ष परिणाम लें, फिर इस मॉडल से उन्हें पुनः स्कोर कराएं ताकि सबसे प्रासंगिक आइटम शीर्ष पर आ जाएं। यही पैटर्न retrieval augmented generation पर भी लागू होता है, जहां रिट्रीव किए गए पैसेजों का बेहतर क्रम आपके डाउनस्ट्रीम जनरेटर मॉडल की गुणवत्ता को बेहतर बनाता है। चूंकि इमेज इनपुट समर्थित है, यह मिश्रित मीडिया उम्मीदवारों को भी रैंक कर सकता है, उदाहरण के लिए किसी दी गई क्वेरी के लिए सबसे प्रासंगिक इमेज या इमेज वाले दस्तावेज़ चुनना। यह डुप्लिकेट हटाने या प्राथमिकता तय करने वाले कार्यों के लिए भी एक उचित विकल्प है, जहां आपके पास उम्मीदवारों का समूह होता है और आपको एक तर्कसंगत क्रम चाहिए।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी nvidia/nemotron-3.5-rerank-8b:free का उपयोग करके कॉल करते हैं। चूंकि एंडपॉइंट OpenAI स्कीमा का पालन करता है, आप एक मौजूदा OpenAI क्लाइंट को api14 के बेस URL पर इंगित कर सकते हैं और model फ़ील्ड बदल सकते हैं, जिससे इंटीग्रेशन का काम कम रहता है। मॉडल कोई समर्थित पैरामीटर सूचीबद्ध नहीं करता, इसलिए आपको यह अपेक्षा नहीं करनी चाहिए कि temperature या top_p जैसे ट्यूनिंग विकल्प स्वीकार किए जाएंगे; अपनी क्वेरी और उम्मीदवार आइटम अनुरोध में भेजें और rerank आउटपुट पढ़ें। यदि आपको क्रमण व्यवहार नियंत्रित करना है, तो यह अपनी ओर से उम्मीदवारों को कैसे बनाते और बैच करते हैं, इसके माध्यम से करें।

खाली समर्थित पैरामीटर सूची को देखते हुए, इस मॉडल को सैंपलिंग सेटिंग्स से नियंत्रित करने वाली चीज़ के बजाय एक निश्चित फ़ंक्शन के रूप में मानना सबसे अच्छा है। यदि आपका कार्य टेक्स्ट जनरेशन, सारांशीकरण या चैट है, तो एक जनरेटिव मॉडल बेहतर फिट होगा, क्योंकि यह केवल rerank आउटपुट लौटाता है। 32768 टोकन का कॉन्टेक्स्ट और 29491 का अधिकतम आउटपुट यह सीमित करते हैं कि आप एक अनुरोध में कितनी उम्मीदवार सामग्री भेज सकते हैं, इसलिए बहुत बड़े उम्मीदवार समूहों के लिए आपको बैचिंग करनी होगी। यह एक समझदार विकल्प है जब आप एक मुफ़्त, इमेज-सजग रीरैंकर चाहते हैं और इन सीमाओं के भीतर काम कर सकते हैं।

NVIDIA: Nemotron 3.5 Rerank 8B (free) API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "nvidia/nemotron-3.5-rerank-8b:free" पर सेट करें।

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.post("/rerank", { body: {
  "model": "nvidia/nemotron-3.5-rerank-8b:free",
  "query": "What is the capital of France?",
  "documents": [
    "Paris is the capital of France.",
    "Berlin is in Germany."
  ],
  "top_n": 1
} });
console.log(result.results);

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 32,768
अधिकतम आउटपुट: 29,491
इनपुट: text, image
आउटपुट: rerank

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

NVIDIA: Nemotron 3.5 Rerank 8B (free): अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

NVIDIA: Nemotron 3.5 Rerank 8B (free) API की कीमत कितनी है?: NVIDIA: Nemotron 3.5 Rerank 8B (free) कॉल करना मुफ्त है ($0 प्रति token)। मुफ्त वेरिएंट की upstream rate limits ज़्यादा सख्त हैं, इसलिए इन्हें टेस्टिंग और कम मात्रा वाले काम के लिए इस्तेमाल करें।
NVIDIA: Nemotron 3.5 Rerank 8B (free) की context window कितनी है?: NVIDIA: Nemotron 3.5 Rerank 8B (free) हर request में 32,768 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 29,491 आउटपुट tokens तक लिखता है।
NVIDIA: Nemotron 3.5 Rerank 8B (free) क्या कर सकता है?: NVIDIA: Nemotron 3.5 Rerank 8B (free) text, image स्वीकार करता है और rerank लौटाता है।
अपने कोड से NVIDIA: Nemotron 3.5 Rerank 8B (free) कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "nvidia/nemotron-3.5-rerank-8b:free" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
NVIDIA: Nemotron 3.5 Rerank 8B (free) के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले Rerank मॉडल: VoyageAI by MongoDB: rerank-3-lite, VoyageAI by MongoDB: rerank-3, Qwen3 Reranker 8B। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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