Nemotron 3.5 Super VL vs Kimi K3: Sebuah Unggulan Berbayar Melawan Rilis Bobot Tanpa Daftar Tarif

Jawaban jujur yang paling singkat adalah hanya satu dari dua model ini yang memiliki harga, dan itu bukan yang dari NVIDIA. Kimi K3 dijual sebagai layanan terukur dengan tarif $3 per juta token masukan dan $15 per juta token keluaran, dengan diskon cache 90%, dan itulah model yang dapat Anda panggil hari ini dari satu kunci. NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL adalah checkpoint berbobot terbuka 120 miliar parameter, 12 miliar aktif di bawah OpenMDW-1.1 tanpa daftar harga yang dipublikasikan sama sekali — Anda menjalankannya di akselerator sendiri atau bernegosiasi dengan siapa pun yang melayaninya. Bobotnya dirilis di Hugging Face pada 12 Oktober 2026 dan pengumuman NVIDIA sendiri menyusul pada 15 Oktober, yang menjadikannya rilis berumur tiga hari alih-alih produk matang. Asimetri itulah, bukan tabel tolok ukur, yang menentukan pertandingan ini.

Apa sebenarnya masing-masing dari ini

NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL adalah model visi-bahasa hibrida: lapisan Mamba-2 yang berselang-seling, mixture-of-experts dengan 512 expert yang dirutekan per lapisan MoE, dan lapisan attention tertentu, dipasangkan dengan encoder visi C-RADIO dan konektor visi-bahasa. Model ini memiliki total 120B parameter dan mengaktifkan 12B per token, mendukung konteks hingga 1M token, serta menerima masukan teks, gambar, dan video dengan keluaran teks. Prediksi Multi-Token Native memberinya decoding spekulatif tanpa checkpoint drafter terpisah. NVIDIA menyediakan build referensi BF16 dan build NVFP4, dengan resep penerapan untuk 4×H100 atau 2×GB200 pada BF16. Pra-pelatihan dan pra-pelatihan lanjutan menggunakan korpus yang NVIDIA deskripsikan dalam triliunan token, dan pasca-pelatihan menambahkan data sintetis plus pembelajaran penguatan di puluhan lingkungan yang dipublikasikan.

Kimi K3 adalah andalan Moonshot AI: sebuah mixture-of-experts 2,8 triliun parameter dengan 104B parameter aktif, jendela konteks 1M token, dan input gambar native bersama teks. Ia dilayankan, bukan sekadar diterbitkan, ia mengekspos kontrol reasoning_effort tingkat atas alih-alih parameter sampling, ia mengikuti bentuk OpenAI API, dan ia diposisikan untuk kerja coding serta pengetahuan berjangka panjang di dalam agent harness.

• Skala — Super VL mengaktifkan 12B parameter per token dari kumpulan 120B. Kimi K3 mengaktifkan 104B dari kumpulan parameter 2,8 triliun. Itu kira-kira perbedaan sembilan kali lipat dalam komputasi per token.

• Konteks — 1M token pada keduanya, dan keduanya dirancang untuk menampung sesi kerja, bukan hanya satu prompt.

• Modalitas — Super VL menerima teks, gambar diam, dan frame video yang disampel; Kimi K3 menerima teks dan gambar. Video adalah satu-satunya sumbu input di mana keduanya tidak setara.

• Harga — tidak ada tarif yang dipublikasikan di mana pun untuk Super VL per 16 Oktober 2026; Kimi K3 adalah $3 masuk / $15 keluar per juta token dengan diskon cache 90%.

• Lisensi dan kontrol — OpenMDW-1.1 dengan penggunaan komersial, bobot terbuka, kumpulan data terbuka, dan resep pelatihan untuk Super VL; API komersial tanpa pengunduhan bobot untuk Kimi K3.

• Batas minimum deployment — 4×H100 atau 2×GB200 pada BF16 untuk Super VL, atau mikroservis NIM milik vendor; tidak ada yang perlu di-deploy untuk Kimi K3.

Kesenjangan delapan poin yang menentukan argumen generalis

Pada Artificial Analysis Intelligence Index, Kimi K3 berada di 44 dan NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL di 26 — keduanya bukan hasil estimasi, keduanya dapat diukur oleh pihak ketiga, bukan oleh laboratorium yang membangunnya. Selisih delapan belas poin bukanlah kesalahan pembulatan; itu kira-kira jarak antara generalis terdepan dan generalis kelas menengah. Kimi K3 juga lebih lambat dan lebih mahal per token dibandingkan model-model di sekitarnya, yang juga dicatat secara gamblang oleh panel yang sama.

Angka itu adalah keseluruhan argumennya bagi siapa pun yang beban kerjanya adalah penalaran hanya teks yang disalurkan melalui API, dan hal itu layak dikatakan tanpa berkelit. Jika tugas agen Anda adalah membaca repositori, merencanakan perubahan, dan melakukan percakapan panjang tentangnya, K3 adalah model yang lebih kuat dan tersedia sekarang dengan harga yang dipublikasikan.

Ketika perbandingan tidak lagi soal kecerdasan

NVIDIA tidak membangun Nemotron 3.5 Super VL untuk memenangi indeks penalaran umum, dan membaca perbandingan ini seolah-olah tujuannya memang begitu adalah cara orang berakhir kecewa. Rilis ini ditujukan pada apa yang disebut pengumuman sebagai agen yang selalu aktif: pekerjaan bervolume tinggi, berjalan lama, berbentuk dokumen dan layar yang ingin dijalankan perusahaan di dalam batasnya sendiri, melakukan post-training pada datanya sendiri, dan mengauditnya. Pembingkaian dari vendor sendiri adalah efisiensi — klaimnya adalah bahwa Super VL lima kali lebih cepat menyelesaikan tugas daripada model terbaik berikutnya di kelasnya, dan bahwa model ini mencapai akurasi yang sebanding dengan model penalaran terbesar NVIDIA dengan jumlah parameter sekitar seperlima.

Itu klaim vendor, diukur pada perangkat uji milik NVIDIA sendiri, dan belum ada pihak di luar NVIDIA yang mereproduksinya. Pembacaan yang jujur setelah satu hari ketersediaan publik adalah: arsitekturnya terdokumentasi, bobotnya dapat diunduh, lisensinya permisif, dan angka throughput-nya masih merupakan pernyataan sampai pihak independen menjalankan ulang pengujiannya.

Yang dapat diperiksa adalah karakter pekerjaannya. Kekuatan yang dipublikasikan Super VL adalah pengenalan karakter optik, tabel dan bagan, informasi terstruktur dalam dokumen visual, dan alur kerja bisnis multilangkah — klaim asuransi, dokumen kredit, gambar teknik, pencarian lintas silo aplikasi. Itu pekerjaan yang berbeda dari menulis patch multi-berkas, dan itu adalah pekerjaan di mana model 12B-active yang menyelesaikan tugas yang cepat per halaman lebih bernilai daripada model 104B-active yang menyelesaikannya lebih baik tetapi lebih lambat.

Apa yang dilakukan satu kunci dengan masing-masingnya

Di sinilah asimetri tersebut paling terasa dampaknya, karena kedua model memiliki cerita akses yang saling berlawanan.

Kimi K3 ada di katalog kami sebagai kimi/kimi-k3 dengan harga daftar milik Moonshot sendiri, tanpa markup 0% — tarif penyedia diteruskan apa adanya, jadi ketika Moonshot mengubah angkanya, angka yang Anda bayar berubah pada hari yang sama. Model ini hadir melalui endpoint yang kompatibel dengan OpenAI yang sama seperti semua yang lain, yang berarti menukarnya hanya soal mengubah string model, bukan proyek integrasi. Karena Kimi K3 mengekspos reasoning_effort alih-alih temperature dan top_p, endpoint yang sama memungkinkan Anda mengatur kedalaman penalaran per permintaan tanpa jalur kode kedua.

NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL, sebaliknya, bukanlah sesuatu yang kami layani. Ini adalah checkpoint yang Anda host sendiri, dan model biayanya adalah modal dan utilisasi, bukan token. Yang bisa kami lakukan untuk model yang di-host sendiri adalah perpipaan di sekitarnya: failover otomatis di antara penyedia upstream sehingga lonjakan atau gangguan pada model yang di-host terdegradasi dengan mulus alih-alih gagal, dan DSL perutean yang menyusun beberapa model menjadi satu panggilan — kirim ekstraksi mekanis ke model kecil yang murah dan eskalasi hanya halaman yang membutuhkan penilaian. Pola itu persis seperti yang diundang oleh ekonomi Super VL, karena model dengan 12B aktif cukup murah untuk dijalankan pada semuanya sedangkan yang 104B aktif tidak.

Oleh karena itu, bentuk produksi yang realistis untuk beberapa bulan ke depan bukanlah sebuah pilihan. Ini adalah K3 untuk cabang yang berat penalaran dan Super VL yang dihosting sendiri untuk cabang volume dokumen, dengan satu router di depan yang memutuskan cabang mana yang menjadi tujuan suatu permintaan.

Apa yang bisa mengubah jawabannya

Tiga hal. Pertama, reproduksi independen atas klaim lima kali lipat — jika Super VL benar-benar menyelesaikan kelas tugasnya dalam seperlima waktu nyata, alasan untuk menjalankannya di dalam perimeter teregulasi menjadi jauh lebih kuat, dan jika tidak, argumen akurasi per token runtuh kembali menjadi argumen model open-weight biasa. Kedua, tarif yang dipublikasikan dari penyedia layanan inferensi: begitu Super VL muncul di bawah API berbayar per pemakaian, keberatan soal batas minimum penerapan hilang bagi semua orang yang tidak memiliki delapan H100, dan pertanyaannya menjadi murni harga versus indeks, di mana K3 saat ini menang pada indeks dan tidak kalah pada apa pun. Ketiga, Kimi K3 sendiri tidak berdiam diri — Moonshot telah beriterasi dengan cepat, dan rilis seri 3 akan mereset halaman ini alih-alih menyempurnakannya.

Sampai salah satunya rilis, pembagiannya tetap jelas: Kimi K3 jika Anda menginginkan model paling mumpuni per token saat ini dan mampu membayarnya; NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL jika Anda menginginkan agen dokumen-dan-layar yang Anda miliki, lakukan pasca-pelatihan, dan simpan di tempat sendiri, serta bersedia menjadi yang pertama mengukur apa yang dilakukannya.