Мультимодальная нейросеть NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL стала доступна в Cline бесплатно

Мультимодальная нейросеть NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL стала доступна в Cline бесплатно

В инструменте для автономного программирования Cline открылся бесплатный доступ к новой открытой мультимодальной нейросети NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL. Модель разработана по архитектуре смеси экспертов MoE с общим объемом 120 миллиардов параметров, из которых на каждый токен задействуется лишь 12 миллиардов. Данное решение ориентировано на сквозные агентные рабочие процессы, выполнение инструкций, работу со сторонними инструментами, а также глубокое понимание программного кода, текстовой документации, интерфейсов и видеоматериалов. Контекстное окно модели достигает 1000000 токенов, что позволяет анализировать крупные кодовые базы и архивы проектов в рамках одной рабочей сессии без фрагментации данных.

По результатам независимого рейтинга производительности Artificial Analysis Intelligence Index модель Nemotron 3.5 Super VL набрала 26 баллов при тестировании на ускорителе B200, продемонстрировав наивысший показатель в своем сегменте. Новинка опередила другие открытые и проприетарные решения, включая Nemotron 3 Ultra с результатом 23 балла при конфигурации 550B на 55B активных параметров, Qwen 3.5 с 21 баллом при 122B на 10B параметров, Muse Glimmer high на 30 миллиардов параметров с 17 баллами и gpt-oss-120b high со значением 12 баллов. За счет применения квантования NVFP4 и оптимизированных гибридных слоев модель обеспечивает высокую пропускную способность, сокращая время генерации ответов и снижая задержку при автономных манипуляциях с файловой системой.

Пользователи могут запустить модель в Cline без оплаты токенов через консольный интерфейс пакета или с помощью настольного приложения. Для активации через терминал достаточно обновить утилиту, перейти в меню выбора поставщиков, выбрать провайдера со статусом Free и активировать конфигурацию Nemotron 3.5 Super VL. Открытые веса нейросети также опубликованы в публичном доступе, что позволяет компаниям развертывать ее на собственной инфраструктуре с аппаратными ускорителями NVIDIA и проводить дополнительное обучение под узкоспециализированные инженерные задачи.

Источник

ЦЕНТР ОБСУЖДЕНИЙ

@GameGPU_com

Присоединяйтесь к обсуждению, делитесь результатами своих бенчмарков и спорьте о производительности железа в X.

Обсудить в X

Игры

Железо