Перейти к основному контенту

Этот обзор пока недоступен на языке «Русский», поэтому вы читаете оригинал на языке «English».

Nemotron 3.5 Super VL Review: Screenshots, Charts and Video in One Chat Call

Pick Nemotron 3.5 Super VL for screenshots, charts and short clips at a low price; for plain printed text a dedicated OCR tool may do.

Spicy Index

76,8/ 100

Предварительно

Freedom Score

Пока не проверяли

Цена
0,275 $ за 1 млн смешанных токенов (3 входных : 1 выходной)
Скорость вывода
155 ток/с
Доля успешных
Собираем данные

Nemotron 3.5 Super VL is NVIDIA's vision-language model, released on 15 October 2026. NVIDIA describes a mixture-of-experts design with 120B parameters in total and 12B active per token, plus a vision encoder. On our API it is one OpenAI-compatible chat endpoint that takes text, images and video, reads up to 262,144 tokens in a request and writes back up to 262,144, at $0.20 per million input tokens and $0.50 output.

The verdict

This is a catalogue review: we checked the model against NVIDIA's published description and our endpoint limits, and we have not run our own quality or content tests on it. Every benchmark number below is NVIDIA's, not ours.

The reasons to pick it are the input types and the price. Screenshots, charts, forms, slides and sampled video frames go into the same message list as text, tool calling and JSON output work on the same request, and the thinking pass can be turned off for fast extraction. The reasons to hesitate are the default (reasoning effort starts at high, so a simple caption costs more tokens than it needs to), no audio or PDF input, and the fact that NVIDIA's own OCR numbers are close to, not ahead of, comparable Qwen models.

Try Nemotron 3.5 Super VL →

Key facts

  • Tested by us: catalogue check and launch smoke run only, no quality or content tests; this page rests on NVIDIA's model card and our endpoint limits
  • Price: $0.20 per million input tokens, $0.04 cached, $0.50 output
  • Limits: 262,144-token context, replies up to 262,144 tokens (default 4,096), text, image and video input, up to 128 tools
  • Reasoning: none, low, medium or high; high is the default
  • Sources: the scoring rules are on our review methodology page, and the full parameter list is on the Nemotron 3.5 Super VL model page.

Что понравилось и что мешало

Что понравилось

  • Images and video in the same call. Charts, tables, forms, slides and screenshots go in as image parts; video goes in as video parts, which NVIDIA describes as sampled frames.
  • Thinking you can switch off. reasoning_effort accepts none, low, medium and high, so a caption or a field extraction does not have to pay for a long reasoning pass.
  • A low price for a vision model. $0.20 in and $0.50 out per million tokens, with cached input at $0.04.
  • Tools and JSON on the same request. Up to 128 tool definitions with tool_choice and parallel_tool_calls, plus response_format for a JSON reply.
  • Open weights. NVIDIA publishes the model, so you can compare our hosted endpoint with a self-hosted copy of the same family.

Что мешало

  • High is the default reasoning effort. Reasoning tokens bill as output and count toward max_tokens, so send none or low yourself for simple jobs and raise the cap when you leave it on high.
  • No audio and no PDF files. The endpoint takes text, images and video. Transcribe audio first; convert each PDF page to an image or send the extracted text.
  • Video is sampled frames. It suits describing events and changes, not frame-exact timing.
  • The window is 262,144 tokens here. NVIDIA's model page mentions up to 1M tokens in its description but lists 262,144 in its specification; 262,144 is what applies on this endpoint.
  • Benchmarks are NVIDIA's. We have not reproduced them. NVIDIA also warns that the model can be susceptible to prompt injection, so treat text inside an image as untrusted input.

What we tested

We have not run this model through our capability sets or content levels. What this page uses: NVIDIA's model card and build page (read on 28 October 2026), the limits and parameters of our own endpoint, and the live price on the model page. Where a number comes from NVIDIA it is labelled that way. NVIDIA reports, among others, 89.52 on GPQA-Diamond, 71.10 on SWE-bench Verified and 78.16 on MathVision for the BF16 model, and an OCRBench v2 score of 68.12 that it places roughly level with a comparable Qwen model. None of these is a result from our test sets.

Prompts that worked

These are starting points based on the endpoint's shape, not prompts we benchmarked.

1. Read a chart. Attach the chart as an image part and ask for what can and cannot be read from it; the explicit second half keeps the answer honest about unreadable values.

text
Read this chart and report its labels, the trend of each series, and any values that cannot be established from the image.

Run this prompt on Nemotron 3.5 Super VL →

2. A tool step. The shape of a tool-calling turn: one function, tool_choice set to auto, and your code running the call.

text
Call report_status with status ready.

Run this prompt on Nemotron 3.5 Super VL →

Settings that matter: reasoning_effort none or low for captions and field extraction, high only for multi-step reasoning over a document; raise max_tokens above the 4,096 default when thinking is on; NVIDIA recommends temperature 1.0 and top_p 0.95 for text and 0.6 and 0.95 for vision tasks.

Roleplay and how far it writes

We have not tested Nemotron 3.5 Super VL on our content levels yet, so this review makes no claim about how far it writes or how often it softens or refuses. The model page carries no content-test results for it either. On our API we add no content filter; whatever comes back is the model's own behaviour.

Not tested yet: all five content levels, roleplay quality over many turns, and languages other than English. We will add results here once the runs are done.

Every character in a request should be an adult, keep real, identifiable people out of it, and you're responsible for the law where you publish.

Alternatives

  • Want a model we have measured? Claude Haiku 5.5 reads text and images in a 1,000,000-token window and has a full capability review.
  • A bigger window plus audio and video? Muse Wonder 1.0 accepts text, image, video and audio parts and reads about 1M tokens, at a much higher price.
  • Text-only, with a long window? Ling 3.1 Flash is text-only with the same 262,144-token window at a lower price.

Из чего складывается Spicy Index модели Nemotron 3.5 Super VL

Каждое измерение ниже ведёт к полному расчёту: из какой строки таблицы взят каждый балл и почему баллы потеряны.

Публичные рейтинги 40 % качества
Пока не проверяли

В отслеживаемых публичных рейтингах пока нет точного совпадения. Как это работает

Ролевые игры 15 % качества
Пока не проверяли

Наш набор тестов ролевых игр для этой модели ещё не запускался. Как это работает

Художественный текст 15 % качества
60,5
Выполнение инструкций 15 % качества
100,0
Память на длинном контексте 15 % качества
Пока не проверяли

Наш набор тестов длинного контекста для этой модели ещё не запускался. Как это работает

Возможности Вес 10,5 %
57,0
Freedom Score Вес 30 %
Пока не проверяли

Свобода не проверена или данных недостаточно. Index сохраняет исходный балл качества и возможностей, помечается как предварительный и продолжает участвовать в рейтинге. Отсутствие данных не равно нулю. Как это работает

Свобода не проверена или данных недостаточно. Index сохраняет исходный балл качества и возможностей, помечается как предварительный и продолжает участвовать в рейтинге. Отсутствие данных не равно нулю.

Открыть полный отчёт о тестах →

Возможности по пунктам

Баллы из открытой таблицы оценки. Уровни, полученные апскейлом, и ограничения, которые мы задали сами, не учитываются.

Окно контекста (по данным разработчика)Не указано
0,0 / 30
Входные модальности на SpicyAPIТекст, а также изображения
12,0 / 25
Использование инструментовИнструменты и tool_choice
15,0 / 15
Структурированный выводПринимается, соответствие схеме подтверждено
15,0 / 15
Управление рассуждением4 уровня: none · low · medium · high
15,0 / 15

Что Nemotron 3.5 Super VL умеет на SpicyAPI

Взято напрямую из актуальной спецификации модели на SpicyAPI. Некоторые разработчики дают больше в своих приложениях; здесь — то, что можно вызвать через наш API уже сегодня.

Возможности по эндпоинтам
ФункцияЧат
Окно контекста262 144 токенов
Максимум вывода на запрос262 144 токенов
Уровни рассужденияnone · low · medium · high
Вызов инструментовДа
Структурированный выводДа
Все параметры и примеры кода →

Сколько это занимает на самом деле

Измерено на реальных задачах за последние 30 дней — от запроса до готового результата. Время включает и наши собственные тестовые запуски.

Скорость вывода
155 ток/сВключая время до первого токена
Доля успешных
Собираем данные

Время появляется, когда набирается не менее 10 завершённых задач. Доля успешных считается только по задачам клиентов и скрыта для всех моделей, пока не наберётся 30 полных дней трафика.

Модели, которые стоит рассмотреть вместо Nemotron 3.5 Super VL

Что вы думаете?

Был ли этот обзор полезен?

Войдите, чтобы проголосовать.

Комментарии

Комментарии проверяются автоматически и нашей командой. Мы удаляем спам, неуместный контент, личные нападки и всё, где без согласия называют реального человека. Пожалуйтесь на комментарий — мы рассмотрим жалобу в течение одного рабочего дня.

Пробовали эту модель? Поделитесь тем, что сработало. Чтобы комментировать, нужен бесплатный аккаунт — так мы защищаемся от спама.

Вопросы о Nemotron 3.5 Super VL

Попробуйте Nemotron 3.5 Super VL сами

Настройте каждый параметр в Playground и узнайте точную цену до запуска.

0,275 $ за 1 млн смешанных токенов (3 входных : 1 выходной)

Другие обзоры

Смотреть рейтинги →
  • Small blank marble tiles race along a short brass rail on a basalt plinth into a three-slot marble gate, where a gold filament splits into three channels ending in three neat stacks

    GPT 6.1 Terra

    Pick GPT 6.1 Terra for high-volume screens, documents and writing where reasoning_effort none helps; so far we have run only launch checks, no scored tests.

    Spicy Index
    79,9
    Freedom Score
    —

    Проверено 28 окт. 2026 г.

    Читать обзор
  • Small blank marble tiles race along a short brass rail on a basalt plinth into a three-slot marble gate, where a gold filament splits into three channels ending in three neat stacks

    Kimi K3.1 Pro

    Pick Kimi K3.1 Pro for long-context work with screenshots and clips when you accept always-on thinking; so far we have run only launch checks, no scored tests.

    Spicy Index
    80,4
    Freedom Score
    —

    Проверено 28 окт. 2026 г.

    Читать обзор
  • A burst of golden light filaments fanning low across a shallow glass dish against pure black

    Grok 4.3

    Берите Grok 4.3 ради огромного контекстного окна, настоящего выключателя рассуждений и текста без цензуры по низкой цене; пропустите при нужде в файлах.

    Spicy Index
    77,0
    Freedom Score
    98,9

    Проверено 24 сент. 2026 г.

    Читать обзор