# Nemotron 3.5 Super VL

> Fiche du modèle de langage Nemotron 3.5 Super VL sur QUELLE IA, édition du 19 octobre 2026. Nemotron 3.5 Super VL (NVIDIA) : score IA de 76,3, provisoire. Scores par tâche, prix, exécution locale et liens pour le télécharger ou l'essayer.

Page : https://quelleia.com/modeles/nemotron-3-5-super-vl/
Origine : NVIDIA · États-Unis · sorti le 15 octobre 2026

## Son bilan

- Pas encore de rang au classement général : il a trop peu de mesures, son score est provisoire.
- Pas encore classé en code, sciences et compréhension d'images : trop peu de mesures.
- Pas encore mesuré en raisonnement, tâches d'agent, maths et français.
- À essayer sur [NVIDIA Build](https://build.nvidia.com)
- Prix estimé : environ 0,36 € pour 1 000 questions par l'API, en comptant 1 000 jetons lus et 500 écrits par question (une estimation, pas un tarif ; méthode : https://quelleia.com/demarche/#prix-estime)

## Où l'utiliser

- Perplexity : Pro, prix non publié. https://quelleia.com/abonnements/perplexity/

Relevé du 18 octobre 2026. Formules relevées sur la page officielle de chaque assistant, en France. Les prix et les modèles changent souvent : vérifiez avant de payer.

## Score général

- Score IA : 76,3 (marge d'erreur à 90 % : de 71,0 à 81,7, le vrai niveau a neuf chances sur dix de s'y trouver)
- Rang : non classé, score provisoire
- Couverture : 50 % du poids des tâches, 6 mesures
- Échelle : 100 pour le meilleur modèle au lancement du site, 50 pour GPT-4o de novembre 2024.

Le score IA estime le niveau d'un modèle, toutes tâches confondues, à partir des benchmarks publics où il a été mesuré. Son échelle est fixée une fois pour toutes : 100 correspond au meilleur modèle au lancement du site. La marge donne l'intervalle où se trouve le score, avec une confiance de 90 %. Deux modèles dont les marges se recouvrent sont ex æquo. [Ce que veut dire ce score](https://quelleia.com/demarche/#que-veut-dire-le-score).

## Scores par tâche

Comment les tâches comptent dans le score : https://quelleia.com/demarche/#taches

| Tâche | Score | Détail |
| --- | --- | --- |
| Raisonnement | non mesuré | Non mesuré |
| Code | 74,8 | Provisoire · 8 % |
| Agents | non mesuré | Non mesuré |
| Usage | 75,0 | Rang 97 · 100 % |
| Maths | non mesuré | Non mesuré |
| Sciences | 75,3 | Provisoire · 20 % |
| Français | non mesuré | Non mesuré |
| Vision | 74,0 | Provisoire · 33 % |
| Écriture | 75,8 | Rang 95 · 100 % |
| Web | 77,4 | Rang 76 · 100 % |

## Annoncé par NVIDIA

Ce que l'éditeur dit lui-même de ce modèle (page du 15 octobre 2026, relue le 15 octobre 2026). Ces chiffres ne comptent pas dans le score IA.

- Disponibilité : Poids sur Hugging Face depuis le 15 octobre 2026 ; par API chez OpenRouter, NVIDIA NIM et une quinzaine d'hébergeurs (Together AI, Fireworks AI, DeepInfra, Nebius…) ; localement avec vLLM, SGLang, Ollama ou LM Studio, selon le billet de NVIDIA.
- Taille : 120 milliards de paramètres, dont 12 milliards actifs par jeton : hybride Mamba-2, Transformer et mélange d'experts, avec prédiction de plusieurs jetons à la fois.
- Entrées : Texte, images, documents et vidéo ; réponse en texte. Raisonnement activable ou non.
- Contexte : Jusqu'à 1 million de jetons ; les recettes de déploiement en utilisent parfois moins.
- Poids : Ouverts, licence OpenMDW 1.1 : version complète BF16 (248,9 Go), version NVFP4 (75 Go) et modèle de base. NVIDIA conseille 4 H100 ou 2 GB200 pour la version complète et dit avoir optimisé le modèle pour le DGX Spark.
- Entraînement : Bâti sur Nemotron 3 Super Base, distillé sur 1 000 milliards de jetons depuis Nemotron 3 Ultra Base, avec 100 milliards de jetons supplémentaires en langues indiennes.

| Domaine | Benchmark | Résultat annoncé | D'où vient le chiffre |
| --- | --- | --- | --- |
| Raisonnement et connaissances | GPQA Diamond | 89,5 % | calculé par NVIDIA (NeMo Gym) |
| Raisonnement et connaissances | Humanity's Last Exam (texte seul) | 31,8 % | calculé par NVIDIA (NeMo Gym) |
| Raisonnement et connaissances | MMLU-ProX | 76,9 % | calculé par NVIDIA (NeMo Gym) |
| Raisonnement et connaissances | IFBench | 70,9 % | calculé par NVIDIA (NeMo Gym) |
| Code | LiveCodeBench v6 | 88,2 % | calculé par NVIDIA (NeMo Gym) |
| Code | SWE-bench Verified | 71,1 % | calculé par NVIDIA (NeMo Gym) |
| Code | SWE-bench Pro | 51,8 % | calculé par NVIDIA (NeMo Gym) |
| Code | Terminal-Bench 2.1 | 66,7 % | calculé par NVIDIA (NeMo Gym) |
| Agents | BrowseComp | 78,0 % | calculé par NVIDIA (NeMo Gym) |
| Agents | τ²-bench (vente) | 69,2 % | calculé par NVIDIA (NeMo Gym) |
| Agents | τ²-bench (compagnie aérienne) | 76,5 % | calculé par NVIDIA (NeMo Gym) |
| Agents | OSWorld-Verified | 51,1 % | calculé par NVIDIA (NeMo Gym) |
| Agents | Hermes Bench | 63,4 % | billet de NVIDIA, sans dire qui l'a mesuré |
| Agents | LangChain Evals | 87,1 % | billet de NVIDIA, sans dire qui l'a mesuré |
| Vision et documents | CharXiv (raisonnement) | 80,8 % | calculé par NVIDIA (outillage interne) |
| Vision et documents | MathVision | 78,2 % | calculé par NVIDIA (outillage interne) |
| Vision et documents | OCRBench v2 (anglais) | 68,1 % | calculé par NVIDIA (outillage interne) |
| Vision et documents | MMLongBench-Doc | 62,8 % | calculé par NVIDIA (outillage interne) |
| Vision et documents | Video-MME v2 | 32,9 % | calculé par NVIDIA (outillage interne) |
| Long contexte | GraphWalks | 89,7 % | calculé par NVIDIA (NeMo Gym) |

Sources : https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B-BF16

## Artificial Analysis (hors du score)

Artificial Analysis évalue les modèles de son côté et publie son propre indice, l'Artificial Analysis Intelligence Index. C'est un autre indice, qui ne compte pas dans le score IA de QUELLE IA et ne se compare pas directement à lui.

| Version évaluée | Indice | Rang chez eux | Vitesse | Premier jeton | Prix par million de jetons (entrée / sortie) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [Nemotron 3.5 Super VL](https://artificialanalysis.ai/models/nemotron-3-5-super-vl) | 26,5 | non publié | 402,0 jetons/s | 0,57 s | 0,225 $ / 0,575 $ |

Médianes de leurs mesures : vitesse en jetons produits par seconde, délai avant le premier jeton en secondes. Prix en dollars par million de jetons, en entrée puis en sortie. Relevé le 19 octobre 2026 sur leur site, reproduit avec leur accord.

Source : Artificial Analysis, https://artificialanalysis.ai/models/nemotron-3-5-super-vl

## Exécution locale

Tient à partir d'un PC portable RTX Spark de 128 Go (91 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple un Microsoft Surface Laptop Ultra 15 pouces de 128 Go. Mémoire estimée : 82,8 Go.

- Allégée, 4 bits : 82,8 Go
- Allégée, 8 bits : 144,9 Go
- Complète, 16 bits : 276,0 Go

- Plus petite machine : [PC portable RTX Spark 128 Go](https://quelleia.com/local/#rtx_spark_128_go), version allégée à 4 bits
- Carte graphique : [Carte graphique 96 Go](https://quelleia.com/local/#carte_graphique_96_go), version allégée à 4 bits ; par exemple [RTX PRO 6000 Blackwell](https://quelleia.com/local/rtx-pro-6000-blackwell/)
- PC portable RTX : Trop juste
- PC portable Intel : Trop juste
- PC portable Snapdragon : Trop juste
- Mac : [Mac 128 Go](https://quelleia.com/local/#mac_128_go), version allégée à 4 bits ; par exemple [Mac Studio M5 Max, 128 Go](https://quelleia.com/local/mac-studio-m5-max-128go/)
- Ryzen AI Max : [Ryzen AI Max 128 Go](https://quelleia.com/local/#ryzen_ai_max_128_go), version allégée à 4 bits ; par exemple [Ryzen AI Max+ 395, 128 Go](https://quelleia.com/local/ryzen-ai-max-plus-395-128go/)
- Nvidia : [PC portable RTX Spark 128 Go](https://quelleia.com/local/#rtx_spark_128_go), version allégée à 4 bits ; par exemple [Microsoft Surface Laptop Ultra 15 pouces, RTX Spark, 128 Go](https://quelleia.com/local/microsoft-surface-laptop-ultra-15-rtx-spark-128go/)
- Sans carte graphique : Trop juste
- Serveur : Oui

### Vitesse de génération

- Vitesse estimée sur [Mac Studio M5 Max, 128 Go](https://quelleia.com/local/mac-studio-m5-max-128go/) (Mac 128 Go, 614 Go/s), version allégée à 4 bits : de 23 à 60 jetons/s (estimation)
- Vitesse estimée sur [ASUS ProArt P14 (H7407BA), RTX Spark, 128 Go](https://quelleia.com/local/asus-proart-p14-rtx-spark-128go/) (PC portable RTX Spark 128 Go, 300 Go/s), version allégée à 4 bits : de 11 à 30 jetons/s (estimation)

Estimation pour un contexte court : le débit mémoire de chaque machine divisé par ce que le modèle relit à chaque jeton dans la version qui y tient, ramené à ce que donnent les 7 mesures publiées qui servent d'étalon. Dans chaque famille, la plus petite machine à débit publié où il tient, la moins rapide à mémoire égale. Méthode : https://quelleia.com/local/#vitesse-estimee

## Fiche technique

- Prix : 0,13 € / 0,45 € (entrée / sortie, par million de jetons)
- Fenêtre de contexte : 1 000 000 jetons (environ 750 000 mots)
- Entrées : Texte, image, vidéo
- Réflexion : Sans, élevée (deux niveaux réglables)
- Paramètres : 120 milliards
- Licence : OpenMDW-1.1 (poids ouverts, téléchargeables)
- Classe énergétique : Non communiquée
- Hébergement en Europe : Non communiqué
- Connaissances jusqu'à : Non communiqué

## Où le trouver

- Télécharger : [Hugging Face](https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B-BF16)
- Sur votre machine : [Ollama](https://ollama.com/search?q=NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B-BF16)
- Sur votre machine : [LM Studio](https://lmstudio.ai)
- Par API : [OpenRouter](https://openrouter.ai/nvidia/nemotron-3.5-super-vl)
- Par API : [API NVIDIA](https://docs.api.nvidia.com)
- L'essayer : [NVIDIA Build](https://build.nvidia.com)

## Dans les outils de code

- Disponible dans : [OpenCode](https://quelleia.com/outils/#opencode) (inclus)
- Relevé du 19 octobre 2026 sur la page publique de chaque outil. Un modèle proposé par un outil figure dans la liste que son éditeur publie. Rien n'y est mesuré.

## Mesures

| Benchmark | Tâche | Publié | Niveau suggéré | État | Source |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Arena, écriture créative | Écriture | 1 392,9 Elo | 75,4 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions d'experts | Sciences | 1 440,8 Elo | 74,2 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, texte | Usage | 1 415,9 Elo | 73,4 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de code | Code | 1 459,0 Elo | 72,8 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, vision | Vision | 1 204,0 Elo | 70,5 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Code Arena, WebDev | Web | 1 403,8 Elo | 77,5 | actif | https://arena.ai/leaderboard |

## En bref

**Quel est le score de Nemotron 3.5 Super VL ?** Nemotron 3.5 Super VL obtient un score IA de 76,3, avec une marge de 71,0 à 81,7. Ce score est provisoire : il repose sur 6 mesures, et le modèle n'a pas de rang. [Ce que veut dire ce score](https://quelleia.com/demarche/#que-veut-dire-le-score).

**Dans quelles tâches Nemotron 3.5 Super VL est-il le plus fort ?** Ses deux meilleures tâches sont web (77,4) et écriture (75,8). Sa tâche la plus faible est vision (74,0).

**Nemotron 3.5 Super VL peut-il tourner en local ?** Tient à partir d'un PC portable RTX Spark de 128 Go (91 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple un Microsoft Surface Laptop Ultra 15 pouces de 128 Go. Mémoire estimée : 82,8 Go.

**Combien coûte Nemotron 3.5 Super VL ?** 0,13 € par million de jetons en entrée et 0,45 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Pour fixer les idées, 1 000 questions de 1 000 jetons, avec des réponses de 500 jetons, coûteraient environ 0,36 € par l'API : c'est une estimation, pas un tarif. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.

**Qui édite Nemotron 3.5 Super VL ?** Nemotron 3.5 Super VL est édité par NVIDIA (États-Unis), et il est sorti le 15 octobre 2026. Ses poids sont ouverts, sous licence OpenMDW-1.1.

Source : QUELLE IA, édition du 19 octobre 2026. https://quelleia.com