Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 vs Llama Nemotron Embed VL 1B v2
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
يُعد Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 من NVIDIA وLlama Nemotron Embed VL 1B v2 من NVIDIA من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 نافذة سياق بحجم 128K رمز بسعر $0.03/$0.03 لكل مليون رمز، بينما يوفر Llama Nemotron Embed VL 1B v2 سياقًا بحجم 32K رمز بسعر $0.02/$0.02 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 Nemotron Rerank VL 1B v2
نموذج خفيف وعالي الكفاءةنموذج Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 من NVIDIA مصمم خصيصاً لـتحقيق أعلى كفاءة اقتصادية لكل رمز مع سرعة تدفق عالية في بيئات الإنتاج، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 128K وسرعة 240 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 33/100 (بتكلفة $0.03/$0.03 لكل مليون رمز).
$0.03 / 1M
$0.03 / 1M
128K tokens
N/A
Llama Nemotron Embed VL 1B v2
تضمين متجهات واسترجاع RAGنموذج Llama Nemotron Embed VL 1B v2 من NVIDIA مصمم خصيصاً لـالبحث الدلالي بالمتجهات وفهرسة المستندات وبناء أنظمة الاسترجاع المعزز (RAG)، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 32K وسرعة 280 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 32/100 (بتكلفة $0.02/$0.02 لكل مليون رمز).
$0.02 / 1M
$0.02 / 1M
32K tokens
N/A
أهم الفروقات في لمحة
- Llama Nemotron Embed VL 1B v2 is 1.5x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 has a larger context window (128K vs 32K tokens).
- Llama Nemotron Embed VL 1B v2 is faster at 280 tok/s vs 240 tok/s.
| Feature | Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 | Llama Nemotron Embed VL 1B v2 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 33 | 32 |
Provider | NVIDIA | NVIDIA |
Input Price Cost per million input tokens | $0.03 / 1M | $0.02 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.03 / 1M | $0.02 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.01 / 1M | $0.01 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 32K tokens~48 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 2K | 2K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 240 tok/s | 280 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.01 / 1M | $0.01 / 1M |
من يتفوق في كل مجال؟
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
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 Nemotron Rerank VL 1B v2 · Strengths & Key Advantages
- نافذة سياق بسعة 128K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 2K رمز (Arena Elo 1220)
- سرعة توليد عالية تبلغ 240 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 90 مللي ثانية
- أوزان مفتوحة (1B) 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
Llama Nemotron Embed VL 1B v2 · Strengths & Key Advantages
- نافذة سياق بسعة 32K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 2K رمز (Arena Elo 1210)
- سرعة توليد عالية تبلغ 280 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 80 مللي ثانية
- أوزان مفتوحة (1B) 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 Nemotron Rerank VL 1B v2 | Llama Nemotron Embed VL 1B v2 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.01 | $0.01 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 1K | 1K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
المواصفات التقنية
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 | Llama Nemotron Embed VL 1B v2 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2 | llama-nemotron-embed-vl-1b-v2 |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-03 | 2026-02 |
| Knowledge Cutoff | January 2026 | December 2025 |
| Architecture | Cross-Encoder Multimodal Reranking Transformer | Dense Multimodal Embedding Transformer |
| Parameters | 1B | 1B |
| 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 ($0.03/1M in) across full 128K window | Flat rate ($0.02/1M in) across full 32K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.008/1M tokens | Cached input at $0.005/1M tokens |
| Computer Use / GUI Agent | Text-only completion (No GUI action loop) | Text-only completion (No GUI action loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Prompt-based JSON extraction only | Prompt-based JSON extraction only |
| 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 2 GB VRAM (4-bit Quantized) · 4 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 2 GB VRAM (4-bit Quantized) · 4 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, vision | text, vision |
| Output Modalities | score | embedding |
Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 vs Llama Nemotron Embed VL 1B v2: إجابات سريعة (FAQ)
Which is more intelligent, Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 or Llama Nemotron Embed VL 1B v2?
Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 is more intelligent. It scores 33 compared with 32 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Llama Nemotron Embed VL 1B v2 is faster, generating 280 tokens per second compared with 240 tokens per second.
Which model has lower latency?
Llama Nemotron Embed VL 1B v2 has lower latency, with a time to first token of 0.08s compared with 0.09s.
Which model has a larger context window?
Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 has a larger context window, supporting 128K tokens compared with 32K tokens.
الحكم النهائي
يتميز كل من Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 (مثالي لـتحقيق أعلى كفاءة اقتصادية لكل رمز مع سرعة تدفق عالية في بيئات الإنتاج وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وLlama Nemotron Embed VL 1B v2 (مثالي لـالبحث الدلالي بالمتجهات وفهرسة المستندات وبناء أنظمة الاسترجاع المعزز (RAG) وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم Llama Nemotron Embed VL 1B v2 سرعة توليد أعلى، بينما يُعد Llama Nemotron Embed VL 1B v2 الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.
الأسئلة الشائعة (FAQ)
أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 أم Llama Nemotron Embed VL 1B v2؟+
يتصدر Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.
ما الفرق في تكلفة API بين Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 وLlama Nemotron Embed VL 1B v2؟+
يبلغ سعر Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 نحو $0.03 / $0.03 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر Llama Nemotron Embed VL 1B v2 نحو $0.02 / $0.02. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد Llama Nemotron Embed VL 1B v2 الأرخص.
أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+
يدعم Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 سياقًا بحجم 128K رمز مقابل 32K رمز لنموذج Llama Nemotron Embed VL 1B v2، بينما يتفوق Llama Nemotron Embed VL 1B v2 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
- Gemini Embedding 001 ضد Llama Nemotron Embed VL 1B v2: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Gemini Embedding 2 ضد Llama Nemotron Rerank VL 1B v2: 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).