NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL
英伟达开源的多模态视觉语言模型，采用MoE架构，整合视觉理解、推理链和工具调用于单一权重，支持NeMo工具链后训练
核心事实
时间轴 (近 90 天)
NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 可通过 LangChain 的 ChatNVIDIA 接口直接调用。
据 Reddit 原帖作者描述，在自建的 Deep Agents 行为测试套件中，NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 取得了 87% 的平均通过率。
在 Harbor Unified-lite 基准上，NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 的总任务耗时比 DeepSeek V4.1 Flash 少 55%，而任务成功率相近。
NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 是 120B 参数 MoE 模型，激活参数 12B，支持最高 100 万 token 上下文，面向文档理解、computer use 和 agent 场景。
官方称 Nemotron 3.5 Super VL 在 100K 输入长度下生成速度约为 Inkling Small 的 5 倍，且智能水平相近。
全部知识事实 (5)
NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 是 120B 参数 MoE 模型，激活参数 12B，支持最高 100 万 token 上下文，面向文档理解、computer use 和 agent 场景。
90%待验证NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 可通过 LangChain 的 ChatNVIDIA 接口直接调用。
50%待验证据 Reddit 原帖作者描述，在自建的 Deep Agents 行为测试套件中，NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 取得了 87% 的平均通过率。
50%待验证在 Harbor Unified-lite 基准上，NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 的总任务耗时比 DeepSeek V4.1 Flash 少 55%，而任务成功率相近。
50%待验证官方称 Nemotron 3.5 Super VL 在 100K 输入长度下生成速度约为 Inkling Small 的 5 倍，且智能水平相近。
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