NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free)

NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (無料) は NVIDIA の埋め込みモデルで、api14 上でモデル ID nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free として公開されています。埋め込みカテゴリに属するため、チャット応答を生成するのではなく、入力をベクトル表現に変換するために作られています。プロバイダーのリリース日は 2026-10-21 です。検索や類似度のパイプライン向けにモデルを選ぶ場合、これは汎用のテキスト生成器ではなく、自分のデータに対して評価するタイプのモデルです。

このモデルは入力側がマルチモーダルで、テキストと画像を受け付けます。出力側は埋め込みのみを生成します。コンテキスト長は 32768 トークン、最大出力は 29491 です。NVIDIA はこれを、テーブル、チャート、インフォグラフィックを含むテキストと文書ページ画像に対する多言語検索向けのマルチモーダル埋め込みモデルと説明しています。クエリはテキストで、文書はテキストまたはページ画像です。この組み合わせがモデルの核心です。テキストクエリと、テキストまたは画像形式の文書を共有の埋め込み空間にマッピングし、比較できるようにします。

実用的なユースケースは、これらの機能から直接導かれます。代表的なのは多言語検索で、複数の言語にまたがるコンテンツの検索に自然に適合します。文書ページを画像として渡せるため、スキャンしたページ、PDF、レポートを別途 OCR のステップなしでインデックス化でき、プレーンなテキスト抽出では失われがちなテーブル、チャート、インフォグラフィックも検索できます。コーパスに対するテキストからテキストへの検索もサポートされています。典型的な構成には、セマンティック検索、文書ストアに対する質問応答、重複排除とクラスタリング、クエリと候補文書の間の類似度スコアが必要な推薦やランキングなどがあります。

モデル ID nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free を使用して、api14 の OpenAI 互換 API 経由で呼び出します。インターフェースは OpenAI の埋め込みの形式に従うため、入力を送信し、レスポンスからベクトルを読み取ります。これにより、後でモデルを差し替えてもクライアントコードの移植性が保たれます。このモデルにはサポートされるパラメータが記載されていないため、追加のサンプリングや生成のオプションを設定する必要はありません。リクエストは入力自体とモデル ID にとどめてください。これは埋め込みエンドポイントであり、チャット補完エンドポイントではないため、チャット固有のフィールドは適用されないことに注意してください。

計画時に考慮すべき制限の 1 つは、1 リクエストあたり 32768 トークンのコンテキスト長で、一度に埋め込めるテキストの量やページ画像のサイズに上限があります。より長い文書はチャンク化が必要です。このモデルは生成テキストではなく埋め込みを返すため、要約、抽出、会話的な回答が必要な場合には適切な選択ではありません。そうしたタスクにはテキスト生成モデルの方が適しており、このモデルは検索レイヤーとして併用することになります。