NVIDIA: Nemotron Nano 12B 2 VL nvidia/nemotron-nano-12b-v2-vl

Модель NVIDIA: Nemotron Nano 12B 2 VL от NVIDIA (семейство nemotron-nano) доступна через единый OpenAI-совместимый API НейроГейт — без VPN, с оплатой в рублях, единым ключом для всех 353+ моделей платформы.
Nemotron — open-модели от создателя GPU для AI.

👁 Зрение 🧠 Рассуждение 🎨 Генерация изображений 🎙 Аудио-вход 🔊 Синтез речи 🆓 Бесплатно

131K

контекст, токенов

20 ₽

за 1 млн входных токенов

60 ₽

за 1 млн выходных токенов

возможностей

Что такое NVIDIA: Nemotron Nano 12B 2 VL

Оптимальна для проектов, где нужно совместно анализировать видео, изображения и документы с элементами логического вывода — особенно при возможности локального развёртывания.

NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL — открытая мультимодальная модель на 12 миллиардов параметров, разработанная NVIDIA для задач понимания видео и интеллектуальной обработки документов. Модель построена на гибридной архитектуре Transformer-Mamba, которая сочетает точность трансформерных моделей с эффективностью Mamba при работе с длинными последовательностями. Контекстное окно в 131 072 токена позволяет обрабатывать объёмные документы и протяжённые видеоматериалы без потери связности.

Ключевая особенность модели — встроенный механизм внутреннего рассуждения (reasoning), который позволяет решать сложные аналитические задачи: от разбора многостраничных PDF до анализа видеопоследовательностей. Поскольку модель является open-source, её можно развернуть локально или в собственной инфраструктуре, что актуально для проектов с требованиями к конфиденциальности данных. Для компактной модели семейства Nemotron Nano это сочетание мультимодальности и рассуждения выглядит практически ориентированным.

Когда брать эту модель

✓ Анализ документов: извлечение структурированной информации из PDF, таблиц, сканов
✓ Понимание видео: описание событий, поиск ключевых моментов, ответы на вопросы по видеоряду
✓ Мультимодальный RAG: совместная обработка текста и изображений в длинном контексте
✓ Локальное развёртывание: self-hosted сценарии с требованиями к приватности данных
✓ Сложные аналитические задачи, требующие пошагового рассуждения по визуальному контенту

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Проанализируй прикреплённый финансовый отчёт в формате PDF: выдели ключевые метрики, динамику по кварталам и потенциальные риски, упомянутые в тексте.

Использование NVIDIA: Nemotron Nano 12B 2 VL через НейроГейт

OpenAI-совместимый эндпоинт https://api.neuralgate.ru/v1 — замени base_url в любом SDK и используй модель по её id.

# Chat completion
curl https://api.neuralgate.ru/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NEURALGATE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "nvidia/nemotron-nano-12b-v2-vl",
    "messages": [{"role":"user","content":"Привет!"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-...your-neuralgate-key...",
    base_url="https://api.neuralgate.ru/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="nvidia/nemotron-nano-12b-v2-vl",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.NEURALGATE_API_KEY,
  baseURL: "https://api.neuralgate.ru/v1",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "nvidia/nemotron-nano-12b-v2-vl",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);