¿Qué es Nemotron 3.5 Super VL?
Nemotron 3.5 Super VL es el modelo abierto de visión y lenguaje insignia de NVIDIA, lanzado el 15 de octubre de 2026. Es un modelo de mezcla de expertos con 120.000 millones de parámetros, 12.000 millones activos por token, que combina capas Mamba-2 (una alternativa rápida a la atención para secuencias largas) con atención estándar, añade un codificador de imagen C-RADIO y lleva integrada una cabeza de predicción de varios tokens para la decodificación especulativa. Lee texto, imágenes, documentos y vídeo mp4 de hasta dos minutos, escribe texto y acepta hasta 1M de tokens de contexto. El razonamiento puede estar desactivado, en medio o completo.
Los pesos a precisión completa necesitan cuatro H100 o dos GB200; una versión NVFP4 de 4 bits, de unos 75 GB en Hugging Face, está pensada para GPU Blackwell y DGX Spark. NVIDIA publica conjuntos de datos y recetas de entrenamiento junto con los pesos, aunque la ficha indica muchas fuentes como privadas o aportadas por proveedores. La licencia es OpenMDW-1.1, que permite el uso comercial.
Con él llegaron dos modelos Bolt más pequeños: Bolt 74B-A9B, comprimido con pesos de 2 bits para caber en 24GB con un contexto de 256K, y Bolt E4B, un modelo de 4GB para agentes de voz previsto para el 23 de octubre. Super VL se sirve en NVIDIA NIM, en OpenRouter desde 0,15 $ de entrada y 0,50 $ de salida por millón de tokens, con una variante gratuita, y en ocho proveedores de API según el recuento de Artificial Analysis.
¿Cuánto cuesta Nemotron 3.5 Super VL?
| Plan | Precio | Qué incluye |
|---|---|---|
| Weights | Free | OpenMDW-1.1 |
| OpenRouter | From $0.15 in / $0.50 out per 1M tokens | Más una variante gratuita |
Pesos gratuitos bajo OpenMDW-1.1. Alojado: OpenRouter desde 0,15 $ de entrada / 0,50 $ de salida por 1M de tokens, más una variante gratuita; NVIDIA NIM y otros proveedores con precios propios.
¿Merece la pena Nemotron 3.5 Super VL?
Super VL es el modelo abierto más fuerte de su tamaño según las mediciones independientes, y su punto débil lo imprime la propia NVIDIA. Artificial Analysis le da 26 en su Intelligence Index, primero de 67 modelos de pesos abiertos de entre 40B y 150B parámetros, donde la mediana es 8 y Mistral Small 4 saca 11. También midió unos 450 tokens de salida por segundo entre proveedores, el más rápido de 26 de su clase, con 0,72 segundos hasta el primer token.
La programación es la excepción. La propia tabla de NVIDIA le da 51,78 en SWE-bench Pro frente a 60,37 de Qwen3.8-Flash-Next y 59,70 de GLM-5.3-Flash, y 60,67 en Terminal-Bench 2.1 frente a 85,80 y 82,70. Gana en contención y en contexto largo: una tasa de alucinación de 30,0 en AA-Omniscience frente a 41,3 de Qwen y 95,9 de DeepSeek-V4-Flash, y 89,71 en GraphWalks, la mejor de la tabla. En documentos está cerca de sus rivales, no por delante, con 62,82 en MMLongBench-Doc frente a 67,9 de Qwen.
La apertura es real pero parcial. Los conjuntos de datos y las recetas están publicados y enlazados desde la ficha de Hugging Face, lo que importa a los compradores que deben documentar cómo se construyó un modelo, pero la ficha también indica muchas fuentes de entrenamiento como privadas o no divulgadas. OpenMDW-1.1 permite el uso comercial sin las cláusulas de atribución y de ingresos de la licencia de MiniMax.
También es prolijo y muy a la medida de NVIDIA. Artificial Analysis contó 170 millones de tokens generados en su índice frente a una mediana de 100 millones, lo que se come parte del bajo precio de 0,15 $/0,50 $ de OpenRouter, y la vía rápida pasa por GPU Hopper o Blackwell, NVFP4, contenedores NIM y una versión fijada de vLLM o SGLang. El inicio rápido de la ficha y su tabla de despliegue ni siquiera coinciden en el número de tokens especulativos, tres frente a cinco, una pequeña señal de un lanzamiento que aún se está asentando.
Dónde se gana su sitio
Un equipo de plataforma de investigación en una farmacéutica
Responder preguntas sobre artículos largos, gráficos e informes de laboratorio
Introduce artículos con figuras en el contexto largo con el razonamiento activado. La baja puntuación de alucinación y las recetas publicadas ayudan en una revisión interna de riesgo de modelos, y en OpenRouter 50.000 consultas al mes con 100K tokens de entrada y 3K de salida cada una cuestan unos 825 $.
Un ingeniero de plataforma de ML con un clúster de H100 o Blackwell
Autoalojar un modelo de agente multimodal sin pagar por token
Sirve BF16 en cuatro H100 o dos GB200, o la versión NVFP4 de 75 GB en Blackwell, con la decodificación especulativa EAGLE de SGLang. Así un solo nodo procesa en casa trabajos de documentos, imágenes y vídeo corto con una licencia que no exige avisar a NVIDIA.
Un responsable de cumplimiento en una aseguradora europea
Elegir un modelo cuya procedencia se pueda demostrar a los auditores
Remite a los auditores a los conjuntos de datos y recetas publicados de preentrenamiento y postentrenamiento, indicando que algunas fuentes son privadas. OpenRouter no ofrece enrutamiento dentro de la UE para este modelo, así que la residencia de datos en la UE implica autoalojarlo o usar un proveedor con alojamiento en la UE.
Antes de decidirte
- Puesta en marcha
- Alojado: llama a nvidia/nemotron-3.5-super-vl en OpenRouter o usa NVIDIA NIM. Autoalojado: vLLM v0.32.0 o la imagen SGLang de NVIDIA con el analizador de razonamiento nemotron_v3; el razonamiento se activa mediante la plantilla de chat (enable_thinking, medium_effort).
- Integraciones
- Hugging Face, ModelScope, NVIDIA NIM, OpenRouter y otros proveedores de API; vLLM, SGLang y Transformers; llamadas a herramientas mediante el analizador qwen3_coder.
- Datos y privacidad
- OpenMDW-1.1 permite el uso comercial. Autoalojarlo mantiene los datos en casa; los proveedores alojados fijan sus propias condiciones de retención, y OpenRouter no ofrece enrutamiento dentro de la UE para este modelo.
- Coste a escala
- Con los 0,15 $/0,50 $ de OpenRouter, 1M de turnos de agente al mes con 8K tokens de entrada y 1K de salida salen por unos 1.700 $, antes de que su prolijidad infle la salida. Autoalojarlo en BF16 supone cuatro H100 por réplica; NVFP4 cabe en un despliegue Blackwell más pequeño.
- Límites
- Contexto de 1M de tokens según la ficha, pero el principal proveedor de OpenRouter sirve 262K. Una imagen y un vídeo de hasta dos minutos por petición. Los tokens de razonamiento cuentan para max_tokens. Las puntuaciones de programación y de agente de terminal quedan por detrás de Qwen3.8-Flash-Next y GLM-5.3-Flash.
Lo bueno
- Primero de 67 modelos abiertos de tamaño medio en el índice de Artificial Analysis
- Unos 450 tokens/s entre proveedores, según Artificial Analysis
- Baja tasa de alucinación (30,0) en la tabla de NVIDIA
- Pesos, conjuntos de datos y recetas abiertos con licencia comercial
Lo malo
- Por detrás de Qwen3.8-Flash-Next y GLM-5.3-Flash en programación en la propia tabla de NVIDIA
- Prolijo: 170M de tokens en el índice de AA frente a una mediana de 100M
- BF16 necesita cuatro H100; NVFP4 necesita Blackwell
- Una imagen y un vídeo de dos minutos por petición
Ideal para
Equipos que ejecutan agentes de documentos e investigación y quieren el modelo abierto de tamaño medio más fuerte, sobre todo en hardware de NVIDIA.
Alternativas a Nemotron 3.5 Super VL
Nemotron 3.5 Super VL: preguntas frecuentes
- ¿Merece la pena Nemotron 3.5 Super VL?
- El modelo abierto a batir en 120B según las pruebas independientes, siempre que el trabajo sea de documentos e investigación y no de código. Le damos un 4.1 sobre 5.
- ¿Cuánto cuesta Nemotron 3.5 Super VL?
- Pesos gratuitos bajo OpenMDW-1.1. Alojado: OpenRouter desde 0,15 $ de entrada / 0,50 $ de salida por 1M de tokens, más una variante gratuita; NVIDIA NIM y otros proveedores con precios propios.
- ¿Qué inconvenientes tiene Nemotron 3.5 Super VL?
- Por detrás de Qwen3.8-Flash-Next y GLM-5.3-Flash en programación en la propia tabla de NVIDIA; prolijo: 170M de tokens en el índice de AA frente a una mediana de 100M; bF16 necesita cuatro H100; NVFP4 necesita Blackwell; una imagen y un vídeo de dos minutos por petición.
- ¿Para quién es Nemotron 3.5 Super VL?
- Equipos que ejecutan agentes de documentos e investigación y quieren el modelo abierto de tamaño medio más fuerte, sobre todo en hardware de NVIDIA.
- ¿Cuánto cuesta Nemotron 3.5 Super VL para un equipo o en producción?
- Con los 0,15 $/0,50 $ de OpenRouter, 1M de turnos de agente al mes con 8K tokens de entrada y 1K de salida salen por unos 1.700 $, antes de que su prolijidad infle la salida. Autoalojarlo en BF16 supone cuatro H100 por réplica; NVFP4 cabe en un despliegue Blackwell más pequeño.
- ¿Es Nemotron 3.5 Super VL seguro para los datos de la empresa?
- OpenMDW-1.1 permite el uso comercial. Autoalojarlo mantiene los datos en casa; los proveedores alojados fijan sus propias condiciones de retención, y OpenRouter no ofrece enrutamiento dentro de la UE para este modelo.
- ¿Cuáles son las mejores alternativas a Nemotron 3.5 Super VL?
- Las alternativas más cercanas que hemos analizado son Qwen3.8-Flash-Next, GLM-5.3-Flash, DeepSeek-V4.1-Flash y gpt-oss-120b.
Respuestas comprobadas el 23 oct 2026.