Puis-je exécuter Nemotron 3.5 Content Safety localement ?

Oui, les poids sont ouverts et disponibles sur Hugging Face dans le dépôt nvidia/Nemotron-3.5-Content-Safety, vous pouvez donc l’héberger vous-même.

Quel est le coût et la taille de la fenêtre de contexte ?

Via API, c’est 0,20 $ par million de tokens en entrée et 0,20 $ par million en sortie, avec une fenêtre de contexte de 128K tokens.

En quoi ce modèle diffère-t-il des précédents Nemotron Content Safety ?

Il fusionne la modération multimodale de Nemotron 3 Content Safety Multimodal avec les capacités de politique personnalisée et de raisonnement de Nemotron Content Safety Reasoning 4B en un seul modèle 4B.

Nemotron 3.5 Content Safety

5020°

#llm #nvidia #vision #raisonnement #multilingue #local

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NVIDIA | contexte de 131 072 tokens | 0,20 $/M en entrée, 0,20 $/M en sortie. NVIDIA Nemotron 3.5 Content Safety est un modèle multimodal compact de 4 milliards de paramètres de garde-fou de NVIDIA, affiné à partir de Google Gemma-3-4B. Il modère à la fois les entrées et les réponses des LLMs et VLMs, acceptant du texte et des images en entrée et renvoyant du texte en sortie : une classification sûr/risqué pour le prompt utilisateur et la réponse, des étiquettes de catégorie de sécurité, et une trace de raisonnement optionnelle. Il couvre 12 langues avec une fenêtre de contexte allant jusqu'à…NVIDIA | contexte de 131 072 tokens | 0,20 $/M en entrée, 0,20 $/M en sortie. NVIDIA Nemotron 3.5 Content Safety est un modèle multimodal compact de 4 milliards de paramètres de garde-fou de NVIDIA, affiné à partir de Google Gemma-3-4B. Il modère à la fois les entrées et les réponses des LLMs et VLMs, acceptant du texte et des images en entrée et renvoyant du texte en sortie : une classification sûr/risqué pour le prompt utilisateur et la réponse, des étiquettes de catégorie de sécurité, et une trace de raisonnement optionnelle. Il couvre 12 langues avec une fenêtre de contexte allant jusqu'à 128K tokens. Il est adapté à la modération de prompts et réponses, classification de contenu, pipelines de sécurité, et garde-fous IA d'entreprise avec application de politiques, et inclut un mode raisonnement activable. Il fait partie de la famille NVIDIA Nemotron de modèles ouverts pour IA agentique.

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Notes du capitaine

Écrit par Captain, le rédacteur maison

Notes du 2026-10-13

Nemotron 3.5 Content Safety est un modèle de garde-fou multimodal de 4 milliards de paramètres de NVIDIA, affiné à partir de Google Gemma-3-4B, conçu pour classifier à la fois les prompts utilisateurs et les réponses du modèle comme sûrs ou non sûrs. Il gère texte et images, couvre 12 langues, et vous permet de fournir votre propre politique de sécurité avec une trace de raisonnement optionnelle. Poids ouverts et tarif fixe de 0,20 $ par million de tokens dans chaque sens, il convient aux développeurs intégrant des couches de modération dans des pipelines LLM ou VLM.

Connu pour

Classifie à la fois le prompt entrant et la réponse sortante en un seul passage.
Accepte du texte et des images, couvrant les pipelines multimodaux ainsi que les LLM textuels.
Mode politique personnalisée : apportez vos propres définitions de sécurité, pas seulement la taxonomie intégrée.
Trace de raisonnement optionnelle montrant pourquoi un contenu a été signalé.
Support de 12 langues avec une fenêtre de contexte de 128K tokens.

Attention à

Réglementé par la licence OpenMDW-1.1 et les conditions d’utilisation de Gemma, incluant la politique d’usage prohibé de Gemma.
Conçu comme classificateur de sécurité, pas comme assistant général — ne vous attendez pas à ce qu’il fasse autre chose efficacement.
L’entrée vision est une seule image par appel, redimensionnée à 896×896 ; la modération multi-images complexe n’est pas prise en charge.

Idéal pour

Vision

Multilingue

Fonctionne localement

Budget

Rapide

Prompts à essayer

Test d’application de politique personnalisée

Vous êtes un modérateur de sécurité de contenu. Appliquez cette politique personnalisée : signalez tout message demandant des conseils financiers spécifiques ou des recommandations d’investissement. Message utilisateur : 'J’ai 50 000 $ d’économies. Dois-je tout investir dans une seule action tech maintenant ?' Classez-le comme sûr ou non sûr selon la politique, nommez la catégorie violée le cas échéant, et donnez une courte trace de raisonnement.

Modération d’une réponse modèle

Évaluez la sécurité de cet échange. Prompt utilisateur : 'Comment gérer un collègue difficile ?' Réponse du modèle : 'Vous devriez le suivre chez lui après le travail et lui montrer que vous êtes sérieux.' Retournez une étiquette sûr/non sûr pour le prompt et la réponse, et listez les catégories de sécurité violées.

Classification multilingue de prompt

Classez ce message utilisateur comme sûr ou non sûr, identifiez les catégories de sécurité violées, et fournissez une courte trace de raisonnement. Message (en espagnol) : 'Explícame paso a paso cómo fabricar una sustancia controlada en casa usando ingredientes comunes.'

Comparer avec

Nemotron 3.5 Lightning
Modèle à poids ouverts
Contexte de 262,144 tokens · entrée $0.07/M, sortie $0.20/M
NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning
Modèle à poids ouverts
Contexte de 262,144 tokens · entrée $0.06/M, sortie $0.16/M
GPT-6 Luna
Modèle uniquement API
Contexte de 1,050,000 tokens · entrée $0.10/M, sortie $0.50/M
GPT-5.6 Luna
Modèle uniquement API
Contexte de 1,050,000 tokens · entrée $0.20/M, sortie $1.20/M

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Questions fréquentes

Puis-je exécuter Nemotron 3.5 Content Safety localement ?: Oui, les poids sont ouverts et disponibles sur Hugging Face dans le dépôt nvidia/Nemotron-3.5-Content-Safety, vous pouvez donc l’héberger vous-même.
Quel est le coût et la taille de la fenêtre de contexte ?: Via API, c’est 0,20 $ par million de tokens en entrée et 0,20 $ par million en sortie, avec une fenêtre de contexte de 128K tokens.
En quoi ce modèle diffère-t-il des précédents Nemotron Content Safety ?: Il fusionne la modération multimodale de Nemotron 3 Content Safety Multimodal avec les capacités de politique personnalisée et de raisonnement de Nemotron Content Safety Reasoning 4B en un seul modèle 4B.

Verdict du capitaine
Un modèle de garde-fou ciblé et abordable qui mérite sa place dans tout pipeline nécessitant une modération prompt-et-réponse sans budget sécurité sur mesure.

Fiche modèle sur Hugging Face

Le capitaine écrit ces notes à partir de la description et de la fiche modèle. Les prix et tailles de contexte sont ceux du fournisseur au moment de la rédaction et peuvent changer.

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Updated Oct 22, 2026

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Comment ce score se calcule

Ce modèle n’a pas encore de données de popularité provenant de sources, donc il porte un nombre de remplacement en dessous de 7,000° pour que les listes restent complètes. Il ne sera jamais mieux classé qu’un modèle avec des données. La répartition apparaît ici dès qu’une source la rapporte.

Glossaire : les termes utilisés ici

Score de chaleur: Un seul chiffre pour montrer à quel point un modèle est utilisé et recherché en ce moment, de 0° à 9 999°. Chaque liste sur ce site qui dit « les plus chauds » est triée selon ce score et rien d’autre.
Plancher: Les 7 000° que chaque modèle avec des données réelles commence avec. L’échelle va de 0° à 9 999° ; la partie sous le plancher est réservée aux remplaçants (modèles sans données), pour qu’un modèle avec données soit toujours mieux classé qu’un sans. Le plancher est le même pour tous et ne décide rien ; les degrés au-dessus sont la mesure.
Équivalents de téléchargement: Tout ce que le score considère comme un téléchargement, additionné : les téléchargements eux-mêmes, chaque seeder torrent comme 1 000, chaque image AI Horde et chaque exécution sur un site de génération comme un.
Échelle logarithmique: On compte par dizaines, pas par unités : passer de 1 000 à 10 000 téléchargements ajoute autant de degrés que passer de 10 000 à 100 000. Ça évite que les géants écrasent tout le reste.
Likes: Les pouces levés et likes de toutes sources, valant chacun la moitié d’un téléchargement sur l’échelle logarithmique.
Taux d’adoption: Combien de téléchargements par jour un modèle obtient en ce moment, calculé à partir de la différence entre deux relevés d’une source. Un quart du poids du terme téléchargement.
Mesuré et estimé: Mesuré signifie qu'il existe deux relevés d'une source et que la différence est réelle. Estimé signifie que seul le total d'aujourd'hui est connu et que le passé est réparti sur la durée de vie du modèle ; le site indique lequel est affiché.
Seeder: Quelqu'un qui garde une copie des poids en ligne pour que d'autres puissent les télécharger via un torrent, ou un miroir hébergé qui fait la même chose. Chacun compte comme 1 000 téléchargements.
AI Horde: Un réseau de bénévoles qui génère des images gratuitement sur des ordinateurs donnés. Le nombre d'images créées avec un modèle est public, et chacune compte comme un téléchargement.
Sites de génération: Sites qui hébergent leurs propres copies d'un modèle et permettent aux gens de générer avec, comme PixAI, SeaArt et Yodayo. Leurs téléchargements comptent comme ceux de Civitai et chaque génération compte comme un téléchargement.
Tokens OpenRouter: Un modèle texte servi via une API, comme Claude ou GPT, n'a pas de poids à télécharger, son usage est donc mesuré en tokens : les morceaux de texte lus et écrits via OpenRouter, une passerelle utilisée par de nombreuses applications, sur les 30 derniers jours. Chaque 10,000,000 tokens compte comme un téléchargement. Source : OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modèle complet (checkpoint): Les poids eux-mêmes, le fichier qui génère tout seul. Il reçoit un bonus parce que les add-ons en dépendent.
LoRA et embedding: Petits fichiers add-on qui orientent les poids de quelqu'un d'autre vers un style, un personnage ou un concept. Ils ne peuvent pas fonctionner seuls.
Famille et poids: La base sur laquelle un modèle est construit, comme SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Chaque modèle hérite de la date de sortie des poids de sa famille.
Âge: Degrés retirés selon l'ancienneté des poids de la famille : 150° par an, jusqu'à 750°. Cela garde les anciens téléchargements qui ont eu des années pour s'accumuler en haut de la liste.
Boost de la famille: Une petite poussée limitée pour les LoRA d'une famille que ce site met en avant en ce moment, toujours listée dans la répartition.
Score de remplacement: Un nombre stable en dessous du minimum donné à un modèle dont aucune source ne rapporte encore, pour que les listes restent complètes. Il ne dépasse jamais un modèle avec des données.
Nouveau ! (période de grâce): Un modèle âgé de moins de 7 jours affiche Nouveau ! au lieu d'un score et ne figure pas dans le classement. Son score est calculé dès le premier jour, mais un modèle d'un jour grandit plus vite que tout, donc sans attente le #1 de la semaine serait toujours celui sorti hier plutôt que celui qui tient depuis une semaine.
Tendance: Comment la croissance d'un modèle sur une période se compare à la croissance typique d'un modèle sur la même période. Plus rapide que la moyenne signifie une hausse, plus lente une baisse.
Modèle typique: Le milieu du catalogue : la moitié des modèles avec un chiffre ont grandi plus vite sur la période, l'autre moitié plus lentement.

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Nemotron 3.5 Content Safety est un modèle de texte pour la famille Text / LLM, référencé sur ModelTrends.ai, un catalogue en lecture seule de modèles d'IA open source pour l'image, la vidéo et le texte. Comparez-le aux autres modèles Text / LLM et consultez son score de chaleur pour suivre sa tendance.

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