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NVIDIA: Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 (free)

nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free

Nossa análise

Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.

O catálogo da OpenRouter apresenta nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free como um modelo multimodal de reranking da NVIDIA com cerca de 1,7 bilhão de parâmetros. Segundo o catálogo, ele aceita texto e imagens e retorna uma saída de reranking para avaliar a relevância de imagens de documentos e texto em relação a consultas, com comprimento de contexto informado de 10.240 tokens e foco em RAG visual. São capacidades declaradas pelo catálogo, não resultados medidos; este pacote não inclui um model card independente nem evidência de benchmarks.[1]

Pontos fortes

Entradas multimodais declaradas pelo catálogo: aceita texto e imagens de documentos para avaliar relevância.[1]
Segundo a OpenRouter, é voltado ao reranking em fluxos de RAG visual.[1]
O comprimento de contexto informado de 10.240 tokens pode ajudar com consultas ou documentos candidatos longos.[1]

Limitações

Somente evidência do catálogo da OpenRouter foi fornecida; não havia um model card independente neste pacote.[1]
Nenhum resultado de benchmark foi fornecido, portanto a qualidade real do reranking permanece não validada aqui.[1]
A entrada traz um campo de parâmetros suportados vazio e não detalha licença, hardware nem garantias de segurança.[1]

Onde usar

Considerá-lo para avaliação em pipelines de RAG visual que reordenem imagens de documentos e texto por relevância.[1]
Pode ser útil para ordenar candidatos de recuperação multimodal; valide-o na sua própria carga de trabalho.[1]

Fontes

[1] OpenRouter catalog · NVIDIA: Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 (free)Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026

Sobre este modelo

A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.

Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 is a 1.7B multimodal reranking model from NVIDIA. It evaluates the relevance of document images and text against user queries, designed for vision RAG...

Especificações

ID do modelo: nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free
ID canônico: nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2
Criador: nvidia
Adicionado ao OpenRouter: 09.06.2026
Comprimento de contexto: 10,240
Modalidade: text+image->rerank
Modalidades de entrada: text, image
Modalidades de saída: rerank
Preço por token: Sem preço por token no snapshot da fonte — consulte o OpenRouter para a unidade de cobrança
Corte de conhecimento: —
Data de expiração: —

Tarefas e capacidades

Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.

Tarefa	Nota	Capacidade declarada pela fonte
Qualidade geral	Sem medição	—
Programação	Sem medição	—
Agentes	Sem medição	—
Escrita	Sem medição	—
Raciocínio	Sem medição	—
Análise de documentos	Sem medição	—
Visão	Sem medição	entrada: image
Geração de imagens	Sem medição	—
Áudio	Sem medição	—
Vídeo	Sem medição	—
Embeddings	Sem medição	—

Avaliações

Não há avaliações fornecidas para este modelo.

Como funcionam as notas

Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.

S — S — top 10% da coorte
A — A — próximos 20% da coorte
B — B — próximos 30% da coorte
C — C — abaixo da faixa B

Provedores

Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.

Provedor	Comprimento de contexto	Preço entrada /1M	Preço saída /1M	Latência p50 (30m, s)	Taxa p50 (30m, tok/s)	Disponibilidade (30m)
Nvidia	10,240	—	—	—	—	100%

Dados de provedores obtidos: 13.11.2026

Nenhum artigo publicado identifica este modelo ainda.