Sari la conținut

Română · beta. Traducerea a fost făcută automat și este încă în curs de revizuire. Citește pagina în engleză

Nvidia · pașaport de model

Nvidia Nemotron 3 5 Super VL 120b A12b Nvfp4

nvidia-nemotron-3-5-super-vl-120b-a12b-nvfp4
  • Ponderi deschise
  • Licență OpenMDW-1.1
  • 65.8B parametri
  • Lansat 2026-10-12(repo HF creat)
5/27axe acoperite
General · LMArena
1,416#126 din 396
Cea mai bună percentilă
68.7Urmarea instrucțiunilor
Poziția în cohortă
57.0mediană 60.7

Ce spun datele

Evaluat pe 5 din 27 axe urmărite. Fiecare cifră de mai jos este rezultatul publicat al modelului pe acel clasament.

Neuniform: 35,6 puncte de percentilă între cea mai bună și cea mai slabă axă a sa — 68.7 pct pe Urmarea instrucțiunilor față de 33.1 pct pe Factuality Arena.

  • Urmarea instrucțiunilor68.7 pct1,405Verifică →
  • Prompturi dificile68.7 pct1,434Verifică →
  • General68.4 pct1,416Verifică →
  • Programare67.3 pct1,459Verifică →
  • Factuality Arena33.1 pct1,423Verifică →
  • WebDev ArenaNeevaluat
  • Vision ArenaNeevaluat
  • Search ArenaNeevaluat
  • Document ArenaNeevaluat
  • Agent ArenaNeevaluat
  • GPQA DiamondNeevaluat
  • AIME (matematică)Neevaluat
  • FrontierMathNeevaluat
  • SimpleQA VerifiedNeevaluat
  • ARC-AGI-2Neevaluat
  • Humanity's Last ExamNeevaluat
  • SimpleBenchNeevaluat
  • LiveBenchNeevaluat
  • BFCL v4 (apelare de funcții)Neevaluat
  • SWE-bench Verified (clasament live)Neevaluat
  • Terminal-Bench 4.0Neevaluat
  • MMLU-Pro (Artificial Analysis)Neevaluat
  • LiveCodeBench (Artificial Analysis)Neevaluat
  • IFBench (Artificial Analysis)Neevaluat
  • Halucinații HHEM (Vectara)Neevaluat
  • SWE-bench VerifiedNeevaluat
  • Terminal-BenchNeevaluat

Percentilele reprezintă poziția modelului în populația proprie a fiecărui clasament. Axele marcate „neevaluat” nu au niciun rezultat publicat pentru acest model — este o absență a datelor, nu un scor mic.

Cum îl rulezi

Rulează-l singur

Parametri65.8B
ArhitecturăNemotronH_Omni_Reasoning_V3
LicențăOpenMDW-1.1

Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B-NVFP4"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

Ollama

Nu sincronizăm tag-urile Ollama, așa că nu afișăm o comandă pe care nu o putem verifica — una greșită ar descărca modelul greșit. Caută în biblioteca Ollama →

Rețetele de fine-tuning Unsloth sunt specifice fiecărui model și nu le derivăm aici. Documentația Unsloth →

Identificatorii, limitele și prețurile sunt sincronizate din sursa upstream afișată mai sus. Orice câmp nesincronizat este omis complet, nu ghicit.

  • nvidia-nemotron-3.5-super-vl-120b-a12b-nvfp4 stands at 57 (raw mean 61.2) — measured on 5 of 27 axes.

    pozițieșablonVerifică →
  • nvidia-nemotron-3.5-super-vl-120b-a12b-nvfp4 stands at 57 versus a cohort median of 60.7 across 169 models released within 180 days — below the peer median.

    cohortășablonVerifică →

Fiecare afirmație este un fapt calculat din datele actuale ale clasamentului, formulat de un apel de model la temperatură scăzută și respins de o poartă de validare dacă vreun număr nu se află în rândul sursă. Cum funcționează clasamentele →