Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct vs Nemotron Mini 4B Instruct
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
يُعد Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct من NVIDIA وNemotron Mini 4B Instruct من NVIDIA من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct نافذة سياق بحجم 128K رمز بسعر $0.35/$0.70 لكل مليون رمز، بينما يوفر Nemotron Mini 4B Instruct سياقًا بحجم 128K رمز بسعر $0.05/$0.15 لكل مليون رمز. نستعرض أدناه مقارنة شاملة للأداء والسرعة والتكلفة.
بدّل وقارن بين أي نموذجين
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct
نموذج أساسي مفتوح الأوزاننموذج Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct من NVIDIA مصمم خصيصاً لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 128K وسرعة 80 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 47/100 (بتكلفة $0.35/$0.7 لكل مليون
$0.35 / 1M
$0.70 / 1M
128K tokens
41.2%
Nemotron Mini 4B Instruct
نموذج أساسي مفتوح الأوزاننموذج Nemotron Mini 4B Instruct من NVIDIA مصمم خصيصاً لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 128K وسرعة 160 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 35/100 (بتكلفة $0.05/$0.15 لكل مليون رمز)
$0.05 / 1M
$0.15 / 1M
128K tokens
22%
أهم الفروقات في لمحة
- Nemotron Mini 4B Instruct is 5.4x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Nemotron Mini 4B Instruct is faster at 160 tok/s vs 80 tok/s.
- Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct leads on SWE-bench coding (41.2% vs 22.0%).
| Feature | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | Nemotron Mini 4B Instruct |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 47 | 35 |
Provider | NVIDIA | NVIDIA |
Input Price Cost per million input tokens | $0.35 / 1M | $0.05 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.70 / 1M | $0.15 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.21 / 1M | $0.04 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 80 tok/s | 160 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 41.2% | 22% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 58.5% | 38% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.10 / 1M | $0.02 / 1M |
من يتفوق في كل مجال؟
At-a-glance decision frameworkنتائج الاختبارات المعيارية الموثقة
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
زمن الاستجابة والسرعة
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
محاكي تكلفة الرموز التفاعلي
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct · Strengths & Key Advantages
- نافذة سياق بسعة 128K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 8K رمز (SWE-bench Verified 41.2% · GPQA Diamond 58.5%)
- سرعة توليد عالية تبلغ 80 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 450 مللي ثانية
- أوزان مفتوحة (70B) تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama
Considerations & Trade-offs
- يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
- في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل
Nemotron Mini 4B Instruct · Strengths & Key Advantages
- نافذة سياق بسعة 128K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 4K رمز (SWE-bench Verified 22% · GPQA Diamond 38%)
- سرعة توليد عالية تبلغ 160 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 250 مللي ثانية
- أوزان مفتوحة (4B) تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama
Considerations & Trade-offs
- يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
- في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | Nemotron Mini 4B Instruct |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.28 | $0.03 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 32K | 15K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
المواصفات التقنية
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | Nemotron Mini 4B Instruct |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | llama-3-1-nemotron-70b | nemotron-mini-4b |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-04 | 2024-08 |
| Knowledge Cutoff | December 2024 | June 2024 |
| Architecture | RLHF Aligned Llama 3.1 Derivative | Pruned and Distilled Compact Transformer |
| Parameters | 70B | 4B |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($0.35/1M in) across full 128K window | Flat rate ($0.05/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.1/1M tokens | Cached input at $0.02/1M tokens |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 43 GB VRAM (4-bit Quantized) · 151 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 2 GB VRAM (4-bit Quantized) · 9 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control |
| Input Modalities | text | text |
| Output Modalities | text | text |
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct vs Nemotron Mini 4B Instruct: إجابات سريعة (FAQ)
Which is more intelligent, Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct or Nemotron Mini 4B Instruct?
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct is more intelligent. It scores 47 compared with 35 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Nemotron Mini 4B Instruct is faster, generating 160 tokens per second compared with 80 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Nemotron Mini 4B Instruct is cheaper at $0.04 per 1M tokens blended, compared with $0.21 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Nemotron Mini 4B Instruct has lower latency, with a time to first token of 0.25s compared with 0.45s.
الحكم النهائي
يتميز كل من Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct (مثالي لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وNemotron Mini 4B Instruct (مثالي لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم Nemotron Mini 4B Instruct سرعة توليد أعلى، بينما يُعد Nemotron Mini 4B Instruct الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.
الأسئلة الشائعة (FAQ)
أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct أم Nemotron Mini 4B Instruct؟+
يتصدر Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.
ما الفرق في تكلفة API بين Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct وNemotron Mini 4B Instruct؟+
يبلغ سعر Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct نحو $0.35 / $0.70 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر Nemotron Mini 4B Instruct نحو $0.05 / $0.15. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد Nemotron Mini 4B Instruct الأرخص.
أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+
يدعم Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct سياقًا بحجم 128K رمز مقابل 128K رمز لنموذج Nemotron Mini 4B Instruct، بينما يتفوق Nemotron Mini 4B Instruct في سرعة تدفق الرموز.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct ضد Mistral Medium 3: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Mistral NeMo ضد Nemotron Mini 4B Instruct: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Aion-3.0 ضد Aion-Mini: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Aion-3.0 ضد Gemini 3.6 Flash: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Aion-Mini ضد Laguna XS 2.1: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Aya Expanse 32B ضد Llama 3.2 90B Vision: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
المصادر الرسمية: وثائق API الرسمية من NVIDIA وNVIDIA وتقييمات الاختبارات القياسية المستقلة (2026).