Nemotron 3.5 Super VL vs Kimi K3: Flagowy model rozliczany za użycie kontra wydanie wag bez cennika

Najkrótsza szczera odpowiedź brzmi: tylko jeden z tych dwóch modeli ma cenę, i nie jest to ten od NVIDIA. Kimi K3 jest sprzedawany jako usługa rozliczana za zużycie po 3 USD za milion tokenów wejściowych i 15 USD za milion wyjściowych, z 90-procentową zniżką za pamięć podręczną, i to jest model, który możesz wywołać już dziś za pomocą jednego klucza. NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL to checkpoint o otwartych wagach z 120 mld parametrów, z czego 12 mld aktywnych, na licencji OpenMDW-1.1, bez żadnego opublikowanego cennika — albo uruchamiasz go na własnych akceleratorach, albo negocjujesz z tym, kto go udostępnia. Jego wagi pojawiły się na Hugging Face 12 października 2026 r., a własne ogłoszenie NVIDIA nastąpiło 15 października, co czyni to wydaniem sprzed trzech dni, a nie dojrzałym produktem. To ta asymetria, a nie tabela benchmarków, decyduje o wyniku tego starcia.

Czym każde z nich właściwie jest

NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL to hybrydowy model wizyjno-językowy: przeplatane warstwy Mamba-2, mieszanka ekspertów z 512 ekspertami routingowymi na warstwę MoE oraz wybrane warstwy uwagi, w połączeniu z enkoderem wizyjnym C-RADIO i łącznikiem wizyjno-językowym. Posiada 120B parametrów całkowitych i aktywuje 12B na token, obsługuje do 1M tokenów kontekstu, przyjmuje tekst, obrazy i wideo, a zwraca tekst. Natywne Multi-Token Prediction daje mu dekodowanie spekulatywne bez oddzielnego checkpointu draftującego. NVIDIA dostarcza build referencyjny BF16 i build NVFP4, z przepisami wdrożeniowymi dla 4×H100 lub 2×GB200 w BF16. Pretrening i kontynuowany pretrening opierały się na korpusie, który NVIDIA opisuje w bilionach tokenów, a po treningu dodano dane syntetyczne oraz uczenie ze wzmocnieniem w dziesiątkach opublikowanych środowisk.

Kimi K3 to flagowy model Moonshot AI: mixture-of-experts z 2,8 biliona parametrów i 104 mld aktywnych parametrów, okno kontekstu o rozmiarze 1 mln tokenów oraz natywne wejście obrazowe obok tekstowego. Jest udostępniany w formie usługi, a nie tylko publikowany, udostępnia kontrolę reasoning_effort najwyższego poziomu zamiast parametrów próbkowania, posługuje się kształtem OpenAI API i jest pozycjonowany do długoterminowego kodowania oraz pracy z wiedzą wewnątrz harnessów agentowych.

• Skala — Super VL aktywuje 12 mld parametrów na token z puli 120 mld. Kimi K3 aktywuje 104 mld z puli o 2,8 biliona parametrów. To około dziewięciokrotna różnica w obliczeniach na token.

• Kontekst — 1M tokenów w obu, a oba są zaprojektowane do utrzymania sesji roboczej, a nie pojedynczego promptu.

• Modalności — Super VL przyjmuje tekst, obrazy statyczne i próbkowane klatki wideo; Kimi K3 przyjmuje tekst i obrazy. Wideo to jedyna oś wejściowa, w której te dwa modele nie są równoważne.

• Cena — według stanu na 16 października 2026 r. nigdzie nie opublikowano stawki dla Super VL; Kimi K3 kosztuje 3 USD za wejście / 15 USD za wyjście za milion tokenów, z 90-procentową zniżką na cache.

• Licencja i kontrola — OpenMDW-1.1 z użytkowaniem komercyjnym, otwarte wagi, otwarte zbiory danych i receptury treningowe dla Super VL; komercyjne API bez możliwości pobrania wag dla Kimi K3.

• Minimalny próg wdrożeniowy — 4×H100 lub 2×GB200 w BF16 dla Super VL albo mikrousługa NIM dostawcy; dla Kimi K3 nie ma nic do wdrożenia.

Ośmiopunktowa różnica, która rozstrzyga sprawę generalisty

Według Artificial Analysis Intelligence Index Kimi K3 plasuje się na 44, a NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL na 26 — żadna z tych wartości nie jest szacowana, obie są mierzalne przez stronę trzecią, a nie przez laboratoria, które je zbudowały. Osiemnaście punktów to nie błąd zaokrąglenia; to mniej więcej odległość między czołowym generalistą a średniej klasy modelem. Kimi K3 jest też wolniejszy i droższy w przeliczeniu na token niż otaczające go modele, co ten sam panel odnotowuje wprost.

Ta liczba to cały argument dla każdego, czyim obciążeniem jest rozumowanie wyłącznie tekstowe dostarczane przez API, i warto powiedzieć to bez ogródek. Jeśli zadaniem twojego agenta jest przeczytanie repozytorium, zaplanowanie zmiany i przeprowadzenie na ten temat długiej rozmowy, K3 jest silniejszym modelem i jest już dostępny w opublikowanej cenie.

Tam, gdzie porównanie przestaje być kwestią inteligencji

NVIDIA nie zbudowała Nemotron 3.5 Super VL, by wygrywać ogólny indeks rozumowania, a odczytywanie tego starcia tak, jakby został zbudowany właśnie po to, prowadzi do rozczarowania. Premiera jest ukierunkowana na to, co ogłoszenie nazywa agentami stale aktywnymi: pracę o dużym wolumenie, długotrwałą, opartą na dokumentach i ekranach, którą firma chce uruchamiać w obrębie własnych granic, dostrajać na własnych danych i audytować. W narracji samego dostawcy kluczowa jest efektywność — twierdzi się, że Super VL kończy zadania pięć razy szybciej niż drugi najlepszy model w swojej klasie i że osiąga dokładność porównywalną z największym modelem rozumującym firmy NVIDIA przy około jednej piątej liczby parametrów.

To twierdzenia producenta, zmierzone na własnym stanowisku testowym NVIDIA, i nikt poza NVIDIA jeszcze ich nie odtworzył. Uczciwa interpretacja po jednym dniu publicznej dostępności jest taka: architektura jest udokumentowana, wagi można pobrać, licencja jest permisywna, a wartość przepustowości pozostaje twierdzeniem, dopóki niezależny podmiot jej nie powtórzy.

Sprawdzalny jest charakter pracy. Opublikowane mocne strony Super VL to optyczne rozpoznawanie znaków, tabele i wykresy, ustrukturyzowane informacje w dokumentach wizualnych oraz wieloetapowe procesy biznesowe — roszczenia ubezpieczeniowe, dokumenty kredytowe, rysunki techniczne, wyszukiwanie w silosach aplikacji. To inne zadanie niż pisanie wieloplikowej łatki i jest to zadanie, w którym model z 12B aktywnymi parametrami, który kończy szybkie zadanie, jest wart więcej niż model z 104B aktywnymi parametrami, który kończy je lepiej, ale później.

Co jeden klucz robi z każdym z nich

To tutaj asymetria daje się we znaki najmocniej, ponieważ oba modele mają przeciwne historie dostępu.

Kimi K3 jest w naszym katalogu jako kimi/kimi-k3 w cenie z cennika samego Moonshot, z 0% marży — stawka dostawcy przekazana bez zmian, więc gdy Moonshot zmieni liczbę, liczba, którą płacisz, zmienia się tego samego dnia. Trafia przez ten sam endpoint zgodny z OpenAI co wszystko inne, co oznacza, że podmiana go to zmiana ciągu modelu, a nie projekt integracyjny. Ponieważ Kimi K3 udostępnia reasoning_effort, a nie temperature i top_p, ten sam endpoint pozwala regulować głębokość rozumowania na żądanie bez drugiej ścieżki kodu.

NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL, dla kontrastu, nie jest czymś, co udostępniamy. To checkpoint, który hostujesz samodzielnie, a model kosztów opiera się na kapitale i wykorzystaniu, a nie na tokenach. To, co możemy zrobić dla modelu hostowanego samodzielnie, to otaczająca go infrastruktura: automatyczne przełączanie awaryjne między dostawcami nadrzędnymi, dzięki czemu skok ruchu lub awaria modelu hostowanego prowadzą do łagodnej degradacji zamiast do awarii, oraz DSL routingu, który składa kilka modeli w jedno wywołanie — mechaniczną ekstrakcję kieruj do małego, taniego modelu, a eskaluj tylko te strony, które wymagają osądu. Ten wzorzec to dokładnie to, do czego zaprasza ekonomia Super VL, ponieważ model z 12B aktywnymi parametrami jest wystarczająco tani, by uruchamiać go na wszystkim, a model ze 104B aktywnymi już nie.

Realistyczny kształt produkcji na najbliższe kilka miesięcy nie jest więc wyborem. To K3 dla gałęzi z dużym naciskiem na rozumowanie oraz hostowany we własnym zakresie Super VL dla gałęzi o dużym wolumenie dokumentów, z jednym routerem z przodu, który decyduje, do której gałęzi należy żądanie.

Co zmieniłoby odpowiedź

Trzy rzeczy. Po pierwsze, niezależne odtworzenie twierdzenia o pięciokrotnym przyspieszeniu — jeśli Super VL naprawdę wykonuje swoją klasę zadań w jednej piątej czasu rzeczywistego, argument za uruchamianiem go w regulowanym perymetrze znacznie zyskuje na sile, a jeśli nie, argument o dokładności na token sprowadza się z powrotem do zwykłego argumentu za otwartymi wagami. Po drugie, opublikowana stawka od dostawcy usług: w momencie, gdy Super VL pojawi się w rozliczanym API, zastrzeżenie dotyczące progu wdrożeniowego znika dla każdego, kto nie posiada ośmiu H100, i staje się to prostym pytaniem o cenę kontra indeks, gdzie K3 obecnie wygrywa na indeksie i nie przegrywa w niczym. Po trzecie, sam Kimi K3 nie stoi w miejscu — Moonshot szybko iteruje, a wydanie serii 3 zresetowałoby tę stronę, a nie ją udoskonaliło.

Dopóki któreś z nich się nie pojawi, podział jest jasny: Kimi K3, jeśli chcesz dziś model o największych możliwościach na token i stać cię na niego; NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL, jeśli chcesz agenta do dokumentów i ekranu, którego posiadasz, douczasz i utrzymujesz na własnej infrastrukturze, i jesteś gotów jako pierwszy zmierzyć, co potrafi.