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NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL

nvidia/nemotron-3.5-super-vl

टेक्स्टइनपुट: text · image · videoToolsReasoning1M15 अक्टू॰ 2026 को जोड़ा गया

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NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 67% कम है।
10,48,576 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
इनपुट के रूप में इमेज स्वीकार करता है (vision)।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00140 है।

NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL के बारे में

NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL, NVIDIA की एक ओपन मल्टीमॉडल मिश्रण-ऑफ-एक्सपर्ट्स मॉडल है। इसमें कुल 120B में से 12B सक्रिय पैरामीटर हैं, इसलिए प्रति टोकन नेटवर्क का केवल एक अंश सक्रिय होता है, जबकि पूरा मॉडल व्यापक क्षमता बनाए रखता है। यह api14 पर टेक्स्ट श्रेणी के अंतर्गत सूचीबद्ध है, और प्रदाता की रिलीज़ तिथि 2026-10-15 है।

मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट, छवियाँ और वीडियो स्वीकार करता है, और यह टेक्स्ट लौटाता है। यह संयोजन दस्तावेज़ों, GUI स्क्रीनशॉट और वीडियो को सामान्य प्रॉम्प्ट के साथ कवर करता है, इसलिए एक ही अनुरोध में लिखित निर्देशों को दृश्य सामग्री के साथ मिलाया जा सकता है। कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,048,576 टोकन है, और अधिकतम आउटपुट 235,929 टोकन है। इसलिए लंबे इनपुट व्यावहारिक हैं: बहु-दस्तावेज़ बंडल, विस्तारित स्क्रीनशॉट अनुक्रम, या लंबे वीडियो-व्युत्पन्न कॉन्टेक्स्ट को आक्रामक छँटाई के बिना फिट किया जा सकता है, और बड़ी आउटपुट सीमा उन कार्यों के लिए उपयुक्त है जिन्हें छोटे उत्तर के बजाय पर्याप्त लिखित परिणाम की आवश्यकता होती है।

ये क्षमताएँ कुछ ठोस उपयोगों की ओर संकेत करती हैं। स्क्रीनशॉट समझ GUI एजेंट, इंटरफ़ेस परीक्षण और सपोर्ट वर्कफ़्लो के लिए स्वाभाविक रूप से उपयुक्त है, जहाँ इनपुट संरचित डेटा के बजाय स्क्रीन की तस्वीर होती है। दस्तावेज़ प्रबंधन स्कैन किए गए या लेआउट-भारी फ़ाइलों पर निष्कर्षण, सारांशीकरण और प्रश्न उत्तर के लिए उपयुक्त है। वीडियो इनपुट वर्णन, टाइमलाइन-स्तरीय प्रश्नों और सामग्री समीक्षा का समर्थन करता है। चूँकि मॉडल सादा टेक्स्ट भी संभालता है, यह उन पाइपलाइनों के लिए एकल एंडपॉइंट के रूप में काम कर सकता है जो अन्यथा दृष्टि और भाषा कार्य को दो सिस्टमों में विभाजित करतीं।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" का उपयोग करके कॉल करते हैं। समर्थित अनुरोध पैरामीटर हैं frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, presence_penalty, reasoning, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs, और top_p। टूल कॉलिंग और संरचित आउटपुट दोनों उपलब्ध हैं, जो मायने रखता है यदि मॉडल किसी एजेंट लूप के भीतर बैठता है या मशीन-पठनीय परिणाम उत्पन्न करने की आवश्यकता होती है। रीज़निंग का अनुरोध किया जा सकता है और इसे include_reasoning के माध्यम से सामने लाया जा सकता है, और सैंपलिंग को सामान्य temperature, top_p, top_k और penalty सेटिंग्स के साथ ट्यून किया जा सकता है।

ध्यान में रखने योग्य मुख्य बाधा यह है कि आउटपुट केवल टेक्स्ट है, इसलिए मॉडल छवियाँ या वीडियो उत्पन्न नहीं कर सकता। यदि आपका कार्य पूरी तरह टेक्स्ट है और दृश्य इनपुट से लाभ नहीं उठाता, तो एक छोटा टेक्स्ट-केवल मॉडल संचालित करने में सरल और तेज़ हो सकता है। यदि आपको समझने के बजाय छवि या वीडियो जनरेशन चाहिए, तो यह मॉडल सही विकल्प नहीं है। बहुत बड़े कॉन्टेक्स्ट के साथ मिश्रित टेक्स्ट, छवि और वीडियो समझ के लिए, यह एक उचित डिफ़ॉल्ट है।

NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL 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-super-vl" 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.chat.completions.create({
  "model": "nvidia/nemotron-3.5-super-vl",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 10,48,576
अधिकतम आउटपुट: 2,35,929
इनपुट: text, image, video
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL API की कीमत कितनी है?: NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL की कीमत इनपुट $0.52 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL की context window कितनी है?: NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL हर request में 10,48,576 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 2,35,929 आउटपुट tokens तक लिखता है।
NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL क्या कर सकता है?: NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL text, image, video स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "nvidia/nemotron-3.5-super-vl" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Tencent: Hy3, Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507, Qwen: Qwen3.8 Omni Flash। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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