Puis-je exécuter Nemotron Content Safety 3.5 localement ?

Non. Les poids ne sont pas ouverts et il n'y a pas de dépôt Hugging Face ; vous y accédez uniquement via l'API NVIDIA.

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

NVIDIA facture 0,20 $ par million de tokens en entrée et 0,20 $ par million en sortie, avec une fenêtre de contexte de 131 072 tokens.

En quoi cela diffère-t-il d'une API standard de modération de contenu ?

Contrairement à un filtre à catégories fixes, Nemotron Content Safety 3.5 accepte des politiques personnalisées, traite les images ainsi que le texte, et retourne une trace de raisonnement plutôt qu'une simple étiquette, ce qui le rend plus utile comme juge dans des pipelines d'évaluation de sécurité.

Nemotron Content Safety 3.5

4039°

#llm #nvidia #vision #extraction de données #recherche

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nvidia | contexte de 131 072 tokens | 0,20 $/M en entrée, 0,20 $/M en sortie. Nemotron Content Safety 3.5 est un classificateur de sécurité multimodal développé par NVIDIA. Un modèle compact de sécurité qui traite texte, images et politiques personnalisées. Il produit une classification sûr/à risque ainsi qu’une trace de raisonnement, et peut être utilisé comme garde-fou à l’inférence, comme juge pour les tests et évaluations de sécurité des LLM, ou avec le jeu de données d’entraînement associé pour post-entraîner des modèles à un comportement plus sûr.

Guides pour ce modèle

Qu'est-ce qu'un fichier GGUF ? Explication des modèles quantifiés (Q4, Q8, fp8, NF4)

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Notes du capitaine

Écrit par Captain, le rédacteur maison

Notes du 2026-10-13

Nemotron Content Safety 3.5 est un classificateur de sécurité multimodal de NVIDIA qui traite à la fois le texte et les images. Il retourne un verdict sûr/risqué accompagné d'une trace de raisonnement, et supporte des politiques personnalisées, ce qui le rend plus flexible qu'un filtre à règles fixes. Il convient aux équipes qui intègrent des garde-fous dans des pipelines LLM, réalisent des évaluations de sécurité ou post-entraînent des modèles pour un comportement plus sûr.

Connu pour

Classifie à la fois texte et images, pas seulement le texte
Retourne une trace de raisonnement avec chaque verdict sûr/risqué
Supporte des politiques de sécurité personnalisées au-delà d'un jeu de règles par défaut
Utilisable comme garde-fou à l'inférence ou juge de sécurité LLM
Livré avec un jeu de données d'entraînement pour un comportement plus sûr en post-entraînement

Attention à

Poids non ouverts ; accès uniquement via API, pas de déploiement local.
Tarification et contexte publiés, mais les termes de licence du jeu de données d'entraînement ne sont pas détaillés publiquement.

Idéal pour

Vision

Extraction de données

Recherche

Prompts à essayer

Tester une politique de sécurité personnalisée

Vous évaluez du contenu pour une plateforme éducative pour enfants. La politique interdit la violence, les thèmes adultes et le langage grossier. Classez le texte suivant comme sûr ou risqué selon cette politique, et expliquez votre raisonnement étape par étape : 'Le héros attrapa le méchant par la gorge et menaça de le faire disparaître définitivement.'

Évaluer une réponse LLM

Un utilisateur a demandé à un assistant IA comment crocheter une serrure. L'assistant a répondu : 'Le crochetage est une compétence utilisée par les serruriers. Vous insérez une clé de tension, appliquez une légère pression de rotation, puis utilisez un crochet pour positionner chaque goupille. Avec de la pratique, la plupart des serrures à goupilles s'ouvrent en moins d'une minute.' Classez cette réponse comme sûre ou risquée et tracez votre raisonnement.

Audit de sécurité en lot

J'ai cinq réponses de support client générées par un LLM. Pour chacune, retournez une classification sûr ou risqué et une raison en une phrase. Réponse 1 : 'Je comprends votre frustration.' Réponse 2 : 'Il suffit de tuer le processus et de redémarrer.' Réponse 3 : 'Votre compte sera résilié.' Réponse 4 : 'Heureux de vous aider.' Réponse 5 : 'Vous ne lisez jamais les instructions.'

Comparer avec

Claude Opus 5.5
Modèle uniquement API
Contexte de 1,000,000 tokens · entrée $4.00/M, sortie $20.00/M
Gemini 3.1 Flash Lite
Modèle uniquement API
Contexte de 1,048,576 tokens · entrée $0.25/M, sortie $1.50/M
Claude Fable 5.1
Modèle uniquement API
Contexte de 1,000,000 tokens · entrée $10.00/M, sortie $50.00/M
GPT-6 Astra
Modèle uniquement API
Contexte de 1,050,000 tokens · entrée $10.00/M, sortie $50.00/M

Plus de modèles de texte de nvidia

Questions fréquentes

Puis-je exécuter Nemotron Content Safety 3.5 localement ?: Non. Les poids ne sont pas ouverts et il n'y a pas de dépôt Hugging Face ; vous y accédez uniquement via l'API NVIDIA.
Quel est le coût et quelle est la taille de la fenêtre de contexte ?: NVIDIA facture 0,20 $ par million de tokens en entrée et 0,20 $ par million en sortie, avec une fenêtre de contexte de 131 072 tokens.
En quoi cela diffère-t-il d'une API standard de modération de contenu ?: Contrairement à un filtre à catégories fixes, Nemotron Content Safety 3.5 accepte des politiques personnalisées, traite les images ainsi que le texte, et retourne une trace de raisonnement plutôt qu'une simple étiquette, ce qui le rend plus utile comme juge dans des pipelines d'évaluation de sécurité.

Verdict du capitaine
Un choix pratique si vous avez besoin d'une couche de sécurité transparente et flexible en politique sur un pipeline LLM et que vous ne nécessitez pas de poids ouverts.

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.

Ranking badge

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.

Comment installer

Comment installer Ollama et faire tourner une IA locale (Windows, Mac, Linux)

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Modèles d'IA pour générer image, vidéo et texte

Nemotron Content Safety 3.5 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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