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NVIDIA / nvidia/Nemotron-3.5-Parse

Nemotron 3.5 Parse

Modelo da NVIDIA publicado em 17 de outubro de 2026 para converter imagens de páginas em texto estruturado, classes semânticas, caixas e ordem de leitura. Combina C-RADIOv4-SO400M com um descodificador mBART de dez camadas e 630.800.496 parâmetros únicos. Aceita imagem RGB e um prompt de tarefa; os PDF devem ser convertidos em imagens de páginas. Não gera imagens nem substitui um assistente generalista.

01 / RESUMO

O essencial

ORIENTAÇÃOOCR estruturado de 0,631B parâmetros

Uso primário declarado ou inferido com cautela a partir da documentação oficial.

CONTEXTO16.384 posições partilhadas entre imagem e texto

Capacidade máxima de entrada quando publicada pela fonte.

SAÍDA9.000 tokens configurados; avaliação com 8.744

Limite máximo de geração documentado.

ACESSOHugging Face · checkpoint descarregável

Canais de disponibilidade verificados.

TIPO DE MODELOOCR e documentos · Multimodal

Família funcional principal e especialidades verificadas.

LICENÇAOpenMDW 1.1

Condições declaradas para API, pesos ou alojamento próprio.

02 / FICHA TÉCNICA

Limites e integração

ID de APInvidia/Nemotron-3.5-Parse
Tipo de modeloOCR e documentos · Multimodal
Modelo de acessoPesos abertos
LicençaOpenMDW 1.1
ImplantaçãoTransformers · vLLM com plugin Nemotron
Lançamento17 OCT 2026
Data de corte do conhecimentoNão publicado
EntradaImagem · Texto
SaídaTexto
Janela de contexto16.384 posições partilhadas entre imagem e texto
saída máxima9.000 tokens configurados; avaliação com 8.744
RaciocínioExtração visual, não um assistente de conversação
Ferramentas publicadasOCR
Passeios EstruturadosCaixas, classes e ordem de leitura; pós-processamento disponível
Processamento em loteNão publicado
Cache de promptsNão publicado
Ajuste finoPesos abertos
Plataformas verificadasHugging Face · Transformers · vLLM
ADEQUA-SE MELHOR A

Extração de documentos, tabelas e gráficos e preparação de dados para pesquisa e RAG. A referência recomenda imagens até 1.664 × 2.048 píxeis. As coordenadas são normalizadas ao conteúdo e devem ser ajustadas à escala da imagem avaliada. Os helpers preservam a ordem de leitura e as células unidas na exportação HTML; uma tabela Markdown plana não preserva todos os spans.

CONVÉM MONITORIZAR

A configuração declara 16.384 posições partilhadas pelo prefixo visual e pelo texto, não 16.384 tokens de conversa disponíveis. generation_config define 9.000 novos tokens; os exemplos e as avaliações OCR usam 8.744. Não são dois limites universais distintos. O código de referência requer trust_remote_code: reveja-o e fixe uma revisão antes de executar. Verifique omissões, números, privacidade e erros de leitura com documentos próprios.

03 / CAPACIDADES

O que pode fazer

01

Orientação

Extração de documentos, tabelas e gráficos e preparação de dados para pesquisa e RAG. A referência recomenda imagens até 1.664 × 2.048 píxeis. As coordenadas são normalizadas ao conteúdo e devem ser ajustadas à escala da imagem avaliada. Os helpers preservam a ordem de leitura e as células unidas na exportação HTML; uma tabela Markdown plana não preserva todos os spans.

02

Contexto

16.384 posições partilhadas entre imagem e texto · 9.000 tokens configurados; avaliação com 8.744

03

Ferramentas e integração

OCR

04

Acesso

Hugging Face · checkpoint descarregável

Modalidades de entrada
ImagemTexto
04 / PREÇOS

Custo documentado

ConceitoValorUnidade/condição
Entrada padrãoSem tarifa API oficial publicadaTarifa padrão da API
Entrada em cacheNão publicadoLeitura de prefixos reutilizados
Escrita ou armazenamento em cacheNão publicadoA condição varia consoante o fornecedor
Saída padrãoCusto da infraestrutura própriaPode incluir tokens de raciocínio
Entrada por lotesNão publicadoProcessamento assíncrono
Saída por lotesNão publicadoProcessamento assíncrono

Pesos descarregáveis sob OpenMDW 1.1, com utilização comercial e não comercial sujeita aos termos. O tokenizer tem atribuição MIT e as dependências mantêm as suas licenças. Não verificámos uma API comercial nem preços por token: os custos numéricos ficam vazios. A inferência própria exige orçamento para hardware, memória, operação e segurança; disponibilidade para descarga não implica inferência gratuita.

i Os preços mudam e podem depender do nível, região ou duração do contexto. Verifique a fonte antes de tomar uma decisão.

05 / AVALIAÇÕES

Como ler os resultados

“

Resultados publicados pela NVIDIA, não reproduzidos pela Inferama. ParseBench abrange 2.078 páginas: a pontuação destacada usa tripla passagem com união de regiões, não a tripla passagem simples. IndicVisionBench OCR usa 876 páginas e dez idiomas. MOSCAR usa 8.111 páginas sintéticas e 163 entradas de idioma ou escrita, correspondentes a 162 códigos de idioma. O F1 de saco de caracteres ignora a ordem e não garante precisão em digitalizações reais, manuscritos ou imagens degradadas.

O Inferama só destaca o “melhor resultado” quando a métrica, o conjunto de testes, a configuração e a data permitem uma comparação equivalente. Os números do fornecedor são apresentados como declarações de sua própria fonte.

06 / VERSÕES

Cronologia

Nemotron 3.5 Parse

Lançamento de pesos e referências OCR; a criação do repositório em setembro não é utilizada como data de lançamento.

07 / FONTES

Rastreabilidade