SGLang 为 NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 提供零日支持

SGLang 为 NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 提供零日支持

始终在线的AI代理不仅需要生成文本,还需解读视觉信息、在长时任务中推理,并可靠调用工具处理文档、应用和视频。NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL正是为此设计的开放多模态模型,支持文本、图像、文档和视频输入,输出文本用于代理推理与工具调用。

模型概览

该模型采用混合专家架构,拥有1200亿总参数,每次激活120亿参数。它作为Nemotron 3系列中的高精度多模态执行模型,与Nemotron 3.5 Lightning和Nemotron 3 Ultra互补,专为企业定制化工作流设计。

核心特性

  • 架构:120B参数MoE模型,每次激活12B参数
  • 模态:文本、图像、文档、视频输入,文本输出
  • 优化:C-RADIOv4视觉编码、混合Mamba-Transformer架构、多令牌预测(MTP)、NVFP4量化
  • 部署目标:DGX Spark、1x GB10、B200、B300、RTX PRO 6000、H200及2x H100

使用SGLang快速部署

SGLang为该模型提供高性能服务层,支持连续批处理、前缀缓存、投机解码及OpenAI兼容API。

安装与启动

docker pull lmsysorg/sglang:v0.5.21

启动容器后运行以下命令:

sglang serve --model-path nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B-NVFP4 --trust-remote-code --reasoning-parser nemotron_3 --speculative-algorithm EAGLE --speculative-num-steps 5 --speculative-eagle-topk 1 --speculative-num-draft-tokens 6 --port 8000

多令牌预测优化推理

模型内置MTP头,结合EAGLE投机解码可在RTX 6000 PRO上达到243.9 tok/s速度,特别适合长时代理任务。

多模态代理工作流

模型可处理截图、文档、界面和视频,支持客户服务、文档智能、企业生产力、视频理解及网页研究等场景,并可通过NVIDIA NeMo进行领域定制。

准确率与效率表现

在单GPU上,Nemotron 3.5 Super VL在Artificial Analysis Intelligence Index代理任务中实现超过5倍吞吐提升。

Artificial Analysis Intelligence Index versus output speed for open-weight models at 100,000 input tokens, highlighting Nemotron 3.5 Super VL and a 5x speed comparison.

在SWE-bench Pro任务中,该模型完成10000个任务的时间比同类开放模型缩短4倍。

SWE-bench Pro accuracy versus hours to complete 10,000 tasks on 4x B200 GPUs in NVFP4 precision at 50 tokens per second per user. Nemotron 3.5 Super VL has the shortest completion time.

获取资源

从Hugging Face下载BF16或NVFP4权重,并参考SGLang cookbook快速上手。