Nemotron 3.5 Super VL 対 Kimi K3：従量課金のフラッグシップと、料金表なしのウェイト公開

率直に最短で答えるなら、この2つのモデルのうち価格が示されているのは片方だけで、それはNVIDIAのものではない。Kimi K3は従量課金サービスとして、入力100万トークンあたり3ドル、出力100万トークンあたり15ドルで販売されており、90%のキャッシュ割引もあり、今日から1つのキーで呼び出せるモデルだ。NVIDIA Nemotron 3.5 Super VLは、OpenMDW-1.1 の下で公開された1200億パラメータ、アクティブ120億のオープンウェイトのチェックポイントだが、公表された料金表は一切ない — 自前のアクセラレータで動かすか、提供している誰かと交渉するかのどちらかだ。その重みは2026年10月12日に Hugging Face に公開され、NVIDIA 自身の発表は10月15日に続いた。つまりこれは成熟した製品ではなく、公開から3日しか経っていないリリースだ。この非対称性こそが、ベンチマーク表ではなく、この対決を決める。

これらがそれぞれ実際には何なのか

NVIDIA Nemotron 3.5 Super VLはハイブリッドな視覚言語モデルです。インターリーブされたMamba-2層、MoE層ごとに512のルーティング済みエキスパートを備えた混合エキスパート、そしていくつかの選択されたアテンション層を、C-RADIO視覚エンコーダーおよび視覚言語コネクターと組み合わせています。総パラメータ数は120Bで、トークンごとに12Bを活性化し、最大100万トークンのコンテキストをサポートし、テキスト、画像、動画を入力として受け取りテキストを出力します。ネイティブのマルチトークン予測により、別個のドラフターチェックポイントなしで投機的デコーディングが可能です。NVIDIAはBF16参照ビルドとNVFP4ビルドを提供しており、BF16での4×H100または2×GB200向けのデプロイレシピも用意されています。事前学習と継続的事前学習には、NVIDIAが数兆トークン規模と説明するコーパスを使用し、事後学習では合成データに加え、公開された数十の環境にわたる強化学習を追加しました。

Kimi K3はMoonshot AIのフラッグシップだ。2.8兆パラメータのMixture-of-Expertsで、アクティブパラメータは104B、100万トークンのコンテキストウィンドウを持ち、テキストに加えてネイティブな画像入力にも対応する。単に公開されるだけでなくサービスとして提供され、サンプリングパラメータの代わりに最上位のreasoning_effortコントロールを公開し、OpenAI APIの形式に準拠しており、エージェントハーネス内での長期的なコーディングやナレッジワークに向けて位置づけられている。

• 規模 — Super VL は 120B のプールからトークンあたり 12B のパラメータを有効化する。Kimi K3 は 2.8 兆パラメータのプールから 104B を有効化する。これはトークンあたりの計算量でおよそ 9 倍の差である。

• コンテキスト — 両方とも1Mトークンで、どちらも単一のプロンプトではなく作業セッションを保持できるように設計されています。

• モダリティ — Super VL はテキスト、静止画像、サンプリングされた動画フレームを入力とし、Kimi K3 はテキストと画像を入力とします。動画は、両者が同等でない唯一の入力軸です。

• 価格 — 2026年10月16日時点で、Super VLの公開料金はどこにもありません。Kimi K3は100万トークンあたり入力3ドル／出力15ドルで、90%のキャッシュ割引があります。

• ライセンスと管理 — Super VLには、商用利用・オープンウェイト・オープンデータセット・トレーニングレシピを伴うOpenMDW-1.1。Kimi K3には、ウェイトのダウンロードができない商用API。

• 導入の最小要件 — Super VL なら BF16 で 4×H100 または 2×GB200、あるいはベンダーの NIM マイクロサービス。Kimi K3 は導入するものがない。

ジェネラリストの主張を決める8ポイントの差

Artificial Analysis Intelligence Indexでは、Kimi K3が44、NVIDIA Nemotron 3.5 Super VLが26に位置している。どちらも推定値ではなく、それらを開発したラボではなく第三者によって測定可能だ。18ポイントは丸め誤差ではない。それはフロンティア級の汎用モデルと中位モデルの間の距離にほぼ等しい。Kimi K3はまた、周囲のモデルよりもトークンあたりで遅く高コストであり、同じ評価パネルがその点を率直に指摘している。

その数字は、API経由でテキストのみの推論を処理するワークロードを抱える誰にとってみても、それだけで決め手になる。そして、それは歯切れよく言っておく価値がある。エージェントの仕事がリポジトリを読み、変更を計画し、それについて長い会話を続けることなら、K3のほうが強力なモデルであり、公開価格ですでに利用可能だ。

比較が知能の話ではなくなるところ

NVIDIAは、Nemotron 3.5 Super VLを汎用推論インデックスで勝つために作ったのではない。それなのに、そうした目的で作られたかのようにこの対決を読むから、人々は失望するのだ。今回のリリースが狙うのは、発表で「常時稼働エージェント」と呼ばれているものだ。大量かつ長時間稼働し、文書や画面を扱う作業であり、企業が自社の境界内で実行し、自社データで追加学習し、監査したいと考えるものだ。ベンダー自身による位置づけは効率性にある。主張によれば、Super VLは同クラスで次に優れたモデルよりタスク完了が5倍速く、NVIDIA最大の推論モデルに匹敵する精度に約5分の1のパラメータ数で到達するという。

それらはベンダーの主張であり、NVIDIA自身のハーネスで測定されたもので、NVIDIAの外部でそれらを再現した者はまだ誰もいない。一般公開から1日が経った時点で正直に読めば、次のとおりだ。アーキテクチャは文書化されており、重みはダウンロード可能で、ライセンスは寛容であり、スループットの数値は独立した第三者が再実行するまでは単なる主張にすぎない。

確認できるのは、その仕事がどのような種類のものかである。Super VL が公表している強みは、光学文字認識、表やグラフ、視覚文書内の構造化情報、そして多段階の業務ワークフロー——保険金請求、与信書類、設計図面、アプリケーションサイロを横断する検索——である。これは複数ファイルにまたがるパッチを書く仕事とは別物であり、ページを高速に仕上げるタスクを完了する 12B アクティブのモデルが、より良くてもより遅く仕上げる 104B アクティブのモデルよりも価値が高い仕事である。

それぞれに対して1つのキーが何をするか

非対称性が最も痛烈に効いてくるのはここだ。なぜなら、二つのモデルはアクセスをめぐる事情が正反対だからである。

Kimi K3は当社のカタログにkimi/kimi-k3 として、Moonshot自身の定価、マークアップ0%で掲載されています——プロバイダーの料金がそのまま反映されるため、Moonshotが数値を変更すれば、お支払い額も同じ日に変わります。ほかと同じOpenAI互換エンドポイント経由で届きます。つまり、差し替えはモデル文字列の変更だけで済み、統合プロジェクトにはなりません。Kimi K3はtemperatureやtop_pではなくreasoning_effortを公開しているため、同じエンドポイントでリクエストごとに推論の深さを調整でき、2つ目のコードパスは不要です。

対照的に、NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL は当社が提供するものではありません。これはユーザーがホストするチェックポイントであり、コストモデルはトークンではなく資本と稼働率です。セルフホスト型モデルに対して当社ができるのは、その周辺の仕組みです：アップストリームプロバイダー間の自動フェイルオーバーにより、ホスト型モデルでの負荷急増や停止が、失敗するのではなくグレースフルに劣化するようにします、および複数のモデルを1回の呼び出しに組み合わせるルーティングDSL — 機械的な抽出は小型で安価なモデルに送り、判断が必要なページだけをエスカレーションします。このパターンこそ、Super VL の経済性が要請するものです。なぜなら、12Bアクティブのモデルはすべてで実行できるほど安価ですが、104Bアクティブのモデルはそうではないからです。

したがって、今後数か月の現実的な本番構成は選択ではない。それは、推論負荷の高いブランチにはK3、文書量の多いブランチにはセルフホストのSuper VLであり、その手前に1つのルーターを置いて、リクエストがどちらのブランチに属するかを判断する。

何が答えを変えるだろうか

三つある。第一に、この5倍という主張の独立した再現だ。もしSuper VLが本当にそのクラスのタスクをウォールクロック時間の5分の1で完了するなら、規制された境界内でそれを動かす根拠は大幅に強くなり、そうでなければ、トークンあたり精度の議論は通常のオープンウェイトのそれへと後退する。第二に、サービングプロバイダーから公開された料率だ。Super VLが従量課金APIの下に現れた瞬間、H100を8基持っていない全員にとって配備の最低ラインという反論は消え、価格対インデックスの単純な問題になる。そこではK3が現在インデックスで勝っており、何も失っていない。第三に、Kimi K3自体も立ち止まってはいない。Moonshotは急速に反復しており、3シリーズのリリースはこのページを改良するのではなくリセットすることになるだろう。

それらのどれかが登場するまでは、住み分けは明確だ。今日、トークンあたり最も高性能なモデルを求めて対価を払えるなら Kimi K3。自分で所有し、ポストトレーニングし、オンプレミスに置いておける文書・画面エージェントが欲しく、それが何をするかを最初に測ることを厭わないなら NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL だ。