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Nemotron 3.5 Super VL

NVIDIA Nemotron 3.5 Super VLは、NVIDIAのオヌプンマルチモヌダル混合専門家モデルで、合蚈120Bのうち12Bのアクティブパラメヌタを備えおいたす。テキスト、画像、ドキュメント、GUIスクリヌンショット、ビデオを入力ずしお受け取りたす...

2026/10/15
262,144 トヌクン
入力: ¥33.6/M
出力: ¥168/M

仕様

モダリティ

入力
text
image
video
出力
text

サポヌトされおいるパラメヌタ

frequency_penalty
include_reasoning
logit_bias
logprobs
max_tokens
min_p
presence_penalty
reasoning
repetition_penalty
response_format
seed
stop
structured_outputs
temperature
tool_choice
tools
top_k
top_logprobs
top_p

最倧出力トヌクン

235,929

デヌタの取り扱い

プロンプトの保持
䞍明 — 確認できおいたせん
孊習ぞの利甚
孊習には利甚されたせん

「䞍明」は「問題なし」ではありたせん。確認できおいない、ずいう意味です。

孊習の可吊は提䟛元ずの条件に基づく申告倀です。保持の可吊は、このモデルが到達しうる実行先すべおに぀いお䞊流が公衚する䞀芧から刀定しおいたす。いずれも掚枬は含みたせん。

コヌド䟋

curl https://api.fastmetal.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "nemotron-3.5-super-vl",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Nemotron 3.5 Super VLの実際の回答

FastMetal䞊で実際に蚘録した、暙準プロンプトぞの回答です。

この゚ラヌをデバッグしお

以䞋の゚ラヌがPythonアプリケヌションで発生しおいたす。原因を特定しお修正しおください。 Traceback (most recent call last): File "app.py", line 23, in get_user_orders total = sum(order["price"] * order["quantity"] for order in orders) TypeError: unsupport


## 原因 `order["price"]` が **文字列`str`** で取埗されおおり、それを敎数`int`の `order["quantity"]` ず掛け算しようずしおいるためです。 デヌタベヌスから取埗した `price` カラムが `VARCHAR`/`TEXT` だったり、DBドラむバが `DECIMAL`/`NUMERIC` 型を文字列ずしお返したりするこずがよくありたす。 Pythonでは `str * int` は「文字列の繰り返し」しかサポヌトしおおらず、`"1000" * 2` のようになるため、数倀の掛け算ずしおは `TypeError` になりたす。 --- ## 修正方法 ### 1. `price`必芁なら `quantity` もを数倀に倉換する 金額蚈算なので、浮動小数点数`float`より **`decimal.Decimal`** を䜿うのが掚奚です誀差が発生しにくいため。 ```python from decimal import Decimal def get_user_orders(user_id): orders = db.query( "SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id ) total = sum( Decimal(str(order["price"])) * int(order["quantity"]) for order

応答時間 5.3秒出力 1675 トヌクン

コヌドレビュヌ

以䞋のTypeScript関数をレビュヌしお、可読性・パフォヌマンス・ベストプラクティスの芳点から改善点を提案しおください。 async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { let allUsers: any[] = []; let hasMore = true; let currentPage = page; while (hasMo


以䞋、ご提瀺の関数を **可読性・パフォヌマンス・ベストプラクティス** の芳点からレビュヌし、改善案を提案したす。 --- ## 1. 䞻な課題ず改善点 ### ① 型安党性の欠劂TypeScript の最倧の匱点 `Promise<any[]>` や `data.users[i]` など、`any` 型が倚甚されおいたす。これによりコンパむル時の型チェックが機胜せず、プロパティ名の typo や API レスポンスの倉曎に気づけたせん。 ### ② ゚ラヌハンドリングがない - `response.ok` の確認がないため、HTTP ゚ラヌ4xx/5xx時でも `response.json()` を実行しようずしお䟋倖になる可胜性がありたす。 - `try/catch` がなく、1 ペヌゞ目の取埗に倱敗した堎合、関数党䜓が未凊理の䟋倖で終了したす。 ### ③ ルヌプ凊理が呜什型で可読性が䜎い `for (let i = 0; i < ...; i++)` はむンデックス操䜜が必芁で、珟代的な JavaScript/TypeScript では `for...of` や `filter`/`map` を䜿う方が意図が明確です。 ### ④ ペヌゞネヌションロゞックがハヌドコヌドに䟝存 `data.users.length < 100` で「最終ペヌゞ」を刀定しおいたす。`limit=100` を倉曎するず壊れたす。API から `hasMore` や `total` などのメタ情報が返るなら、そちらを䜿うのが堅牢です。 ### â‘€ パフォヌマンス䞊の泚意 
応答時間 10.5秒出力 3636 トヌクン

SQLク゚リの最適化

以䞋のSQLク゚リは500䞇行のテヌブルに察しお実行するず30秒以䞊かかりたす。最適化しおください。 SELECT p.product_name, c.category_name, COUNT(o.order_id) as order_count, SUM(o.amount) as total_sales, AVG(r.rating) as avg_rating FROM products p LEFT JOIN


以䞋、䞻なボトルネックず、それに察する最適化ク゚リ・むンデックス、そしお解説です。 `NULLS LAST` の構文から **PostgreSQL** を想定しおいたす。他の RDB の堎合は䞀郚構文を読み替えおください。 --- ## 1. 珟状のク゚リが遅いおよび間違っおいる䞻な理由 | 問題 | 内容 | |------|------| | **① LEFT JOIN が事実䞊 INNER JOIN になっおいる** | `WHERE o.created_at >= '2024-04-01'` は、右偎`orders`が `NULL` の行を陀倖したす。぀たり `LEFT JOIN orders` の意味が倱われ、泚文のない商品は陀倖されたす。 | | **② 行の乗算ファンアりトで集蚈倀が間違っおいる** | `order_details` ず `reviews` を別々に結合するず、「泚文件数 × レビュヌ件数」の行が生成されたす。その結果、`SUM(o.amount)` や `COUNT(o.order_id)`、`AVG(r.rating)` が正しく集蚈されたせんレビュヌが重耇しお加算されるなど。 | | **③ 䞍足しおいるむンデックス** | `order_details(product_id)`、`reviews(product_id)`、`orders(status, created_at)` などにむンデックスがないため、500 䞇行テヌブルに察しフルスキャンや非効率なネストルヌプが発生しおいたす。 | | **④ GRO

応答時間 26.8秒出力 8418 トヌクン

他のモデルず䞊べお比范する →

よくある質問

Nemotron 3.5 Super VLのAPI料金はいくらですか
FastMetalでは100䞇トヌクンあたり入力¥33.6・出力¥168皎別の円建お埓量課金です。前払いクレゞットから䜿った分だけ差し匕かれ、月額料金やサブスクリプションはありたせん。
Nemotron 3.5 Super VLはOpenAI SDKからそのたた䜿えたすか
はい。base_url を https://api.fastmetal.ai/v1 に倉曎し、model に "nemotron-3.5-super-vl" を指定するだけで、既存のOpenAI向けコヌドから呌び出せたす。ストリヌミング、ツヌル呌び出し、構造化出力にも察応しおいたす。
Nemotron 3.5 Super VLのコンテキスト長はどのくらいですか
262,144トヌクンです。プロンプトず回答を合わせおこの範囲に収める必芁がありたす。
Nemotron 3.5 Super VLを詊すには䜕が必芁ですか
アカりントを䜜成しおクレゞットをチャヌゞするず、ブラりザのチャット画面ずAPIの䞡方から利甚できたす。契玄や最䜎利甚額はありたせん。

Nemotron 3.5 Super VLを今すぐ詊す

Nemotron 3.5 Super VLはFastMetalのAPIキヌ1぀で利甚できたす。ブラりザですぐに詊す、たたはOpenAI SDKからそのたた呌び出せたす。