Head-to-Head Model Comparison

Nemotron 3 Nano 30B A3B vs Nemotron Nano 12B v2 VL

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

تمت المراجعة بواسطة فريق أبحاث GetInfoUsآخر مراجعة: October 2026السياسة التحريرية
مشاركة
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Nemotron 3 Nano 30B A3B vs Nemotron Nano 12B v2 VL: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

يُعد Nemotron 3 Nano 30B A3B من NVIDIA وNemotron Nano 12B v2 VL من NVIDIA من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر Nemotron 3 Nano 30B A3B نافذة سياق بحجم 262.1K رمز بسعر $0.10/$0.25 لكل مليون رمز، بينما يوفر Nemotron Nano 12B v2 VL سياقًا بحجم 128K رمز بسعر $0.12/$0.30 لكل مليون رمز. نستعرض أدناه مقارنة شاملة للأداء والسرعة والتكلفة.

مقارنة مباشرة (VS)

بدّل وقارن بين أي نموذجين

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
NVIDIA

Nemotron 3 Nano 30B A3B

نموذج أساسي مفتوح الأوزان

نموذج Nemotron 3 Nano 30B A3B من NVIDIA مصمم خصيصاً لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 262K وسرعة 130 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 45/100 (بتكلفة $0.1/$0.25 لكل مليون رمز).

Intelligence Index45 / 100
Input Token:

$0.10 / 1M

Output Token:

$0.25 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

38%

NVIDIA

Nemotron Nano 12B v2 VL

ذكاء اصطناعي متعدد الوسائط

نموذج Nemotron Nano 12B v2 VL من NVIDIA مصمم خصيصاً لـالفهم الأصلي متعدد الوسائط للنصوص والصور وتحليل المخططات والمستندات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 128K وسرعة 110 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 43/100 (بتكلفة $0.12/$0.3 لكل مليون رمز).

Intelligence Index43 / 100
Input Token:

$0.12 / 1M

Output Token:

$0.30 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

31%

أهم الفروقات في لمحة

  • Nemotron 3 Nano 30B A3B is 1.2x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Nemotron 3 Nano 30B A3B has a larger context window (262K vs 128K tokens).
  • Nemotron 3 Nano 30B A3B is faster at 130 tok/s vs 110 tok/s.
  • Nemotron 3 Nano 30B A3B leads on SWE-bench coding (38.0% vs 31.0%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureNemotron 3 Nano 30B A3BNemotron Nano 12B v2 VL
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
4543
Provider
NVIDIANVIDIA
Input Price
Cost per million input tokens
$0.10 / 1M$0.12 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.25 / 1M$0.30 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.06 / 1M$0.07 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
262.1K tokens~393 A4 pages of text128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
16K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
130 tok/s110 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
38%31%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
54%47%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.02 / 1M$0.03 / 1M

من يتفوق في كل مجال؟

At-a-glance decision framework
Coding
Nemotron 3 Nano 30B A3B
+7.0% SWE-bench lead
Cost
Nemotron 3 Nano 30B A3B
1.2x cheaper monthly runtime
Speed
Nemotron 3 Nano 30B A3B
+18% faster generation
Context
Nemotron 3 Nano 30B A3B
262.1K tokens window

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Nemotron 3 Nano 30B A3BNemotron Nano 12B v2 VL
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

38%vs31%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

54%vs47%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

75%vs70%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1285ptsvs1250pts
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

34%vs27%
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

64%vs52%
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

76%vs66%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

130 tok/s vs110 tok/s

زمن الاستجابة والسرعة

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Nemotron 3 Nano 30B A3B0.32s
Nemotron Nano 12B v2 VL0.35s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Nemotron 3 Nano 30B A3B4.17s
Nemotron Nano 12B v2 VL4.90s

محاكي تكلفة الرموز التفاعلي

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Nemotron 3 Nano 30B A3B Monthly API Bill
$0.41 / month
$0.1/1M in · $0.25/1M out
Nemotron Nano 12B v2 VL Monthly API Bill
$0.49 / month
$0.12/1M in · $0.3/1M out
Nemotron 3 Nano 30B A3B saves approximately $0.09 / month (18%) under this workload.1.2x Savings

Nemotron 3 Nano 30B A3B · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 262K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 16K رمز (SWE-bench Verified 38% · GPQA Diamond 54%)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 130 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 320 مللي ثانية
  • أوزان مفتوحة (30B (3B MoE)) 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 Nano 12B v2 VL · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 128K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 8K رمز (SWE-bench Verified 31% · GPQA Diamond 47%)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 110 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 350 مللي ثانية
  • أوزان مفتوحة (12B) 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.

MetricNemotron 3 Nano 30B A3BNemotron Nano 12B v2 VL
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.12$0.09
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
28K24K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
10K8K

المواصفات التقنية

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureNemotron 3 Nano 30B A3BNemotron Nano 12B v2 VL
Official API Model ID (SDK)nemotron-3-nano-30b-a3bnemotron-nano-12b-v2-vl
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2025-122025-10
Knowledge CutoffOctober 2025August 2025
ArchitectureSparse Mixture-of-Experts (30B Total / 3B Active)Compact Vision-Language Transformer
Parameters30B (3B active MoE)12B
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed CloudUnlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($0.1/1M in) across full 262K windowFlat rate ($0.12/1M in) across full 128K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.02/1M tokensCached input at $0.03/1M tokens
Computer Use / GUI AgentAPI / 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 CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportFull 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 BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 19 GB VRAM (4-bit Quantized) · 65 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 7 GB VRAM (4-bit Quantized) · 26 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier ClassificationOpen-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 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestexttext, vision
Output Modalitiestexttext

Nemotron 3 Nano 30B A3B vs Nemotron Nano 12B v2 VL: إجابات سريعة (FAQ)

Which is more intelligent, Nemotron 3 Nano 30B A3B or Nemotron Nano 12B v2 VL?

Nemotron 3 Nano 30B A3B is more intelligent. It scores 45 compared with 43 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Nemotron 3 Nano 30B A3B is faster, generating 130 tokens per second compared with 110 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Nemotron 3 Nano 30B A3B is cheaper at $0.06 per 1M tokens blended, compared with $0.07 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Nemotron 3 Nano 30B A3B has lower latency, with a time to first token of 0.32s compared with 0.35s.

Which model has a larger context window?

Nemotron 3 Nano 30B A3B has a larger context window, supporting 262.1K tokens compared with 128K tokens.

الحكم النهائي

يتميز كل من Nemotron 3 Nano 30B A3B (مثالي لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وNemotron Nano 12B v2 VL (مثالي لـالفهم الأصلي متعدد الوسائط للنصوص والصور وتحليل المخططات والمستندات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق Nemotron 3 Nano 30B A3B في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم Nemotron 3 Nano 30B A3B سرعة توليد أعلى، بينما يُعد Nemotron 3 Nano 30B A3B الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، Nemotron 3 Nano 30B A3B أم Nemotron Nano 12B v2 VL؟+

يتصدر Nemotron 3 Nano 30B A3B في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.

ما الفرق في تكلفة API بين Nemotron 3 Nano 30B A3B وNemotron Nano 12B v2 VL؟+

يبلغ سعر Nemotron 3 Nano 30B A3B نحو $0.10 / $0.25 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر Nemotron Nano 12B v2 VL نحو $0.12 / $0.30. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد Nemotron 3 Nano 30B A3B الأرخص.

أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+

يدعم Nemotron 3 Nano 30B A3B سياقًا بحجم 262.1K رمز مقابل 128K رمز لنموذج Nemotron Nano 12B v2 VL، بينما يتفوق Nemotron 3 Nano 30B A3B في سرعة تدفق الرموز.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

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).