Nemotron 3.5 Super VL
NVIDIA · Estados Unidos · Lanzado el 15 de octubre de 2026 · Pesos abiertos
Actualizado:
Modelo abierto de 120 mil millones de parámetros que entiende texto, imágenes, páginas web y PDF, pensado para agentes de empresa. NVIDIA lo publicó el 15 de octubre de 2026 con pesos, datos y recetas de entrenamiento abiertos; se puede descargar de Hugging Face o usar por API. Epoch AI y LMArena todavía no publican evaluaciones independientes; las comparaciones de velocidad y precisión que difundió NVIDIA son del propio fabricante y no se cargan en esta base. Anuncio oficial.
| Acceso | Pesos abiertos, sin restricciones de uso Ficha de Hugging Face (licencia OpenMDW 1.1, permisiva), consultado el 20 de octubre de 2026 |
|---|---|
| Licencia | Licencia propia del proveedor https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B-BF16, consultado el 20 de octubre de 2026 Ficha en Hugging Face |
| Contexto | 1,05 M tokens OpenRouter, API pública de modelos, consultado el 20 de octubre de 2026 |
| Precio por 1M tokens | Entrada 0.15 USD, salida 0.50 USD OpenRouter, API pública de modelos, consultado el 20 de octubre de 2026 |
| Índice de capacidades de Epoch (ECI) | Sin dato |
| Elo general en LMArena | Sin dato |
| Elo en español (LMArena) | Sin dato: LMArena no publica este modelo en la categoría spanish. |
Benchmarks
| Benchmark | Qué mide | Resultado |
|---|---|---|
| GPQA Diamond | Preguntas de ciencia de nivel doctorado | Sin dato |
| SWE-bench Verified | Resolver issues reales de GitHub | Sin dato |
| OTIS Mock AIME | Matemática de competencia tipo AIME | Sin dato |
| FrontierMath 1-3 | Matemática de investigación | Sin dato |
| Humanity's Last Exam | Preguntas expertas de muchas disciplinas | Sin dato |
| SimpleQA Verified | Exactitud factual en preguntas cortas | Sin dato |
| Terminal-Bench | Tareas de agente en la terminal | Sin dato |
| ARC-AGI-2 | Razonamiento abstracto con pocos ejemplos | Sin dato |
Los puntajes corresponden a la mejor variante evaluada (por ejemplo, con más esfuerzo de razonamiento), tal como la publica la fuente. Un "Sin dato" significa que la fuente no lo evaluó, no que el modelo sea malo en esa tarea. Metodología.
Qué modelo conviene para cada tarea · Cómo se calcula el costo por tokens · Guía de open source y pesos abiertos