GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

Nemotron Nano 12B v2 VL vs GPT-OSS 20B

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 Nano 12B v2 VL vs GPT-OSS 20B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

يُعد Nemotron Nano 12B v2 VL من NVIDIA وGPT-OSS 20B من OpenAI من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر Nemotron Nano 12B v2 VL نافذة سياق بحجم 128K رمز بسعر $0.12/$0.30 لكل مليون رمز، بينما يوفر GPT-OSS 20B سياقًا بحجم 131.1K رمز بسعر $0.10/$0.50 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 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%

OpenAI

GPT-OSS 20B

استدلال منطقي مفتوح الأوزان

نموذج GPT-OSS 20B من OpenAI مصمم خصيصاً لـالاستدلال بسلسلة الأفكار (CoT) مع أوزان مفتوحة وكفاءة حسابية عالية، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 131K وسرعة 160 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 46/100 (بتكلفة $0.1/$0.5 لكل مليون رمز).

Intelligence Index46 / 100
Input Token:

$0.10 / 1M

Output Token:

$0.50 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

32.5%

أهم الفروقات في لمحة

  • Nemotron Nano 12B v2 VL is 1.2x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • GPT-OSS 20B has a larger context window (131K vs 128K tokens).
  • GPT-OSS 20B is faster at 160 tok/s vs 110 tok/s.
  • GPT-OSS 20B leads on SWE-bench coding (32.5% vs 31.0%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureNemotron Nano 12B v2 VLGPT-OSS 20B
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
4346
Provider
NVIDIAOpenAI
Input Price
Cost per million input tokens
$0.12 / 1M$0.10 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.30 / 1M$0.50 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.07 / 1M$0.08 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
128K tokens~192 A4 pages of text131.1K tokens~197 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K33K
Throughput Speed
Tokens generated per second
110 tok/s160 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
31%32.5%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
47%55%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.03 / 1M$0.01 / 1M

من يتفوق في كل مجال؟

At-a-glance decision framework
Coding
GPT-OSS 20B
+1.5% SWE-bench lead
Cost
Nemotron Nano 12B v2 VL
1.2x cheaper monthly runtime
Speed
GPT-OSS 20B
+45% faster generation
Context
GPT-OSS 20B
131.1K tokens window

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

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

Nemotron Nano 12B v2 VLGPT-OSS 20B
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

31%vs32.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

47%vs55%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

70%vs72.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1250ptsvs1288pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

N/Avs7.2%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

27%vs22%
SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

N/Avs24.5%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs46%
AIME (Advanced Math Competition)

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

52%vs72%
Long-Context Reasoning

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

66%vs63%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

110 tok/s vs160 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 Nano 12B v2 VL0.35s
GPT-OSS 20B0.26s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Nemotron Nano 12B v2 VL4.90s
GPT-OSS 20B3.38s

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 Nano 12B v2 VL Monthly API Bill
$0.49 / month
$0.12/1M in · $0.3/1M out
GPT-OSS 20B Monthly API Bill
$0.61 / month
$0.1/1M in · $0.5/1M out
Nemotron Nano 12B v2 VL saves approximately $0.12 / month (20%) under this workload.1.2x Savings

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

GPT-OSS 20B · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 131K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 33K رمز (SWE-bench Verified 32.5% · GPQA Diamond 55%)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 160 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 260 مللي ثانية
  • أوزان مفتوحة (21B (3.6B 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

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricNemotron Nano 12B v2 VLGPT-OSS 20B
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.09$0.09
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
24K40K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
8K18K

المواصفات التقنية

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureNemotron Nano 12B v2 VLGPT-OSS 20B
Official API Model ID (SDK)nemotron-nano-12b-v2-vlgpt-oss-20b
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date2025-102025-08
Knowledge CutoffAugust 2025June 2024
ArchitectureCompact Vision-Language TransformerSparse MoE transformer with reasoning
Parameters12B21B (3.6B active MoE)
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 ($0.12/1M in) across full 128K windowFlat rate ($0.1/1M in) across full 131K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.03/1M tokensAutomatic prefix caching at $0.01/1M (no extra cache-write fee)
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 toolsNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG
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) · Vision (~258–765 tokens per image tile)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 7 GB VRAM (4-bit Quantized) · 26 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 13 GB VRAM (4-bit Quantized) · 45 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier ClassificationOpen-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
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 Modalitiestext, visiontext
Output Modalitiestexttext

Nemotron Nano 12B v2 VL vs GPT-OSS 20B: إجابات سريعة (FAQ)

Which is more intelligent, Nemotron Nano 12B v2 VL or GPT-OSS 20B?

GPT-OSS 20B is more intelligent. It scores 46 compared with 43 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-OSS 20B is faster, generating 160 tokens per second compared with 110 tokens per second.

Which model has lower latency?

GPT-OSS 20B has lower latency, with a time to first token of 0.26s compared with 0.35s.

Which model has a larger context window?

GPT-OSS 20B has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 128K tokens.

الحكم النهائي

يتميز كل من Nemotron Nano 12B v2 VL (مثالي لـالفهم الأصلي متعدد الوسائط للنصوص والصور وتحليل المخططات والمستندات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وGPT-OSS 20B (مثالي لـالاستدلال بسلسلة الأفكار (CoT) مع أوزان مفتوحة وكفاءة حسابية عالية وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق GPT-OSS 20B في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم GPT-OSS 20B سرعة توليد أعلى، بينما يُعد Nemotron Nano 12B v2 VL الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، Nemotron Nano 12B v2 VL أم GPT-OSS 20B؟+

يتصدر GPT-OSS 20B في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.

ما الفرق في تكلفة API بين Nemotron Nano 12B v2 VL وGPT-OSS 20B؟+

يبلغ سعر Nemotron Nano 12B v2 VL نحو $0.12 / $0.30 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر GPT-OSS 20B نحو $0.10 / $0.50. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد Nemotron Nano 12B v2 VL الأرخص.

أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+

يدعم Nemotron Nano 12B v2 VL سياقًا بحجم 128K رمز مقابل 131.1K رمز لنموذج GPT-OSS 20B، بينما يتفوق GPT-OSS 20B 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.

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

Related reading

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 وOpenAI وتقييمات الاختبارات القياسية المستقلة (2026).