huggingface.co·2026/10/12·nvidia
NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL 的 BF16 全精度版,面向推理、编码、工具调用与文档视频理解,总参数 120B、激活 12B,混合 MoE 加 C-RADIO 视觉编码器,上下文最长 1M token,MTP 支持原生投机解码。训练经 MTP 预训练与蒸馏、长上下文和代码 mid-training、视觉语言训练、两阶段 SFT、RLHF 蒸馏及 MTP boosting 六阶段。官方报告 GPQA-Diamond 89.52、LiveCodeBench v6 88.22,对比 Qwen、DeepSeek 等基线,覆盖推理、编码、工具与视觉任务。输入文本、jpeg/png 图像和 mp4 视频,输出文本;部署用 vLLM 或 SGLang 于 H100/GB200,OpenAI 兼容接口,推理强度可调。BF16 面向定制与全精度评估,OpenMDW-1.1 许可允许商用或非商用。
为什么重要 适合做全精度评估、领域适配和量化变体开发;部署门槛为 H100/GB200,部分基准落后直接竞品适合 视觉语言模型全精度评估、领域微调或量化变体团队(有 H100/GB200)
总参数
12B active
上下文
文本/图像/视频共享
预训练语料
text >10T
视频训练数据
video hours
部署
TP4/TP2
注释 · 视频 mp4 最多 2 分钟;文档以页图像伴随文本形式输入出自 Model Summary / Training
注释 · 同一 benchmark 七模型对照,数值来自模型卡 Benchmarks 表出自 Benchmarks
$ vllm serve $MODEL --served-model-name nemotron-3.5-super-vl --tensor-parallel-size 4 --gpu-memory-utilization=0.85 --max-num-seqs=32 --speculative_config.method mtp --speculative_config.num_speculative_tokens 3
$ pip install openai
$ client.chat.completions.create(model="nemotron-3.5-super-vl")

EVIDENCE / METHODS
表格
官方评测中 HLE 仅 31.79,MMLU-ProX 76.91,SWE-bench Verified 71.10,均低于直接竞品
| 基准 | Nemotron 3.5 Super | Qwen3.8-Flash-Next | DeepSeek-V4-Flash0 |
|---|---|---|---|
| HLE, text-only | 31.79 | 39.6 | 35.8 |
| MMLU-ProX | 76.91 | 83.0 | 85.5 |
| LiveCodeBench v6 | 88.22 | 94.1 | 94.6 |
| SWE-bench Verified | 71.10 | 78.7 | 75.4 |
注释 · DeepSeek-V4-Flash0731 在 MMLU-ProX 最高 85.5;Qwen3.8-Flash-Next 在 HLE、LiveCodeBench、SWE-bench 领先出自 Benchmarks