Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct vs Nemotron Mini 4B Instruct
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct by NVIDIA and Nemotron Mini 4B Instruct by NVIDIA represent two of the frontier AI models analyzed in our comprehensive 2026 AI benchmark and LLM comparison. In this head-to-head evaluation, we examine API token pricing, context window specifications, inference speed (tokens per second), and empirical reasoning performance. From a pure economic perspective, Nemotron Mini 4B Instruct holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, Nemotron Mini 4B Instruct is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, both models provide an identical memory horizon with 128K tokens. In latency-sensitive production environments, Nemotron Mini 4B Instruct leads in tokens-per-second throughput, making it ideal for real-time conversational agents and high-concurrency workflows. Below is the complete empirical head-to-head breakdown across cost, speed, context, and capability matrices.
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct
অ্যালাইনড ৭০BNVIDIA-র customized 70B alignment পাওয়ারহাউস trained সহ HelpSteer2 প্রতি rival বাণিজ্যিক flagships এর ওপর কথোপকথনমূলক গুণমান এবং কোডিং.
$0.35 / 1M
$0.70 / 1M
128K tokens
41.2%
Nemotron Mini 4B Instruct
টাইনি নেমোট্রনআল্ট্রা-কমপ্যাক্ট 4B instruct মডেল optimized দ্বারা NVIDIA এর জন্য এর ওপর-device roleplay, RAG assistance, এবং PC এজ ডিপ্লয়মেন্টসমূহ.
$0.05 / 1M
$0.15 / 1M
128K tokens
22%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- 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%).
| বৈশিষ্ট্য | 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 |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কযাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
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.
লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম
প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।
রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর
প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Trained সহ HelpSteer2 reward মডেলগুলো এর জন্য ব্যতিক্রমী কথোপকথনমূলক সূক্ষ্ম ভাবপ্রকাশ
- Rivals larger 100B+ মডেলগুলো এর ওপর নির্দেশনা-following এবং কোডিং clarity
- এর জন্য অপ্টিমাইজড এন্টারপ্রাইজ NVIDIA NIM microservice ডেপ্লয়মেন্ট
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- প্রয়োজন হয় dual-GPU এন্টারপ্রাইজ হার্ডওয়্যার এর জন্য লোকাল unquantized এক্সিকিউশন
- অনুপস্থিত নেটিভ ভিজ্যুয়াল ছবি অনুধাবন
Nemotron Mini 4B Instruct · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- আল্ট্রা-লাইটওয়েট 4B ফুটপ্রিন্ট running smoothly এর ওপর ভোক্তা RTX GPUs এবং laptops
- Engineered দ্বারা NVIDIA সহ TensorRT-LLM acceleration এর জন্য extreme থ্রুপুট
- সম্পূর্ণ 128K কনটেক্সট উইন্ডো সহ permissive ওপেন-ওয়েটস
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- সীমিত রিজনিং গভীরতা এর ওপর জটিল গাণিতিক এবং বৈজ্ঞানিক টাস্কসমূহ
- টেক্সট-শুধুমাত্র ছাড়াই নেটিভ মাল্টিমোডাল প্রক্রিয়াকরণ
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| 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 |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | Nemotron Mini 4B Instruct |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | llama-3-1-nemotron-70b | nemotron-mini-4b |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2025-04 | 2024-08 |
| নলেজ কাটঅফ | December 2024 | June 2024 |
| আর্কিটেকচার | RLHF Aligned Llama 3.1 Derivative | Pruned and Distilled Compact Transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | 70B | 4B |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (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 |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ 128K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.35/1M) | পূর্ণ 128K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.05/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.1/1M টোকেন | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.02/1M টোকেন |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) |
| MCP ও প্যারালাল টুল কলিং | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা |
| ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 43 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 151 GB VRAM (নেটিভ BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 2 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 9 GB VRAM (নেটিভ BF16) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট |
| ইনপুট মডালিটি | text | text |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct vs Nemotron Mini 4B Instruct: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (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.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct if your priority is Enterprise customer support, synthetic data generation, and local agent orchestration. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Nemotron Mini 4B Instruct if your workflow prioritizes Local desktop AI companions, offline edge PCs, and high-speed data extraction. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct compare to Nemotron Mini 4B Instruct in API token pricing and cost per token?+
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct costs $0.35 per 1M input tokens and $0.70 per 1M output tokens, whereas Nemotron Mini 4B Instruct costs $0.05 input and $0.15 output. Overall, Nemotron Mini 4B Instruct is the more cost-effective model for high-volume API pipelines. Both models support prompt caching discounts of up to 90% for repeated prompt prefixes.
Which model has a larger context window: Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct or Nemotron Mini 4B Instruct?+
Both Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct and Nemotron Mini 4B Instruct offer an identical context window of 128K tokens (~96k words). Both architectures provide equal capacity for large document ingestion, multi-file codebases, and extended multi-turn conversation histories.
Which AI model is better for software engineering and coding: Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct or Nemotron Mini 4B Instruct?+
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct scores 41.2% on SWE-bench Verified while Nemotron Mini 4B Instruct scores 22%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct holds the verified benchmark lead.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct and Nemotron Mini 4B Instruct?+
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct is optimized for low-latency direct generation. In contrast, Nemotron Mini 4B Instruct focuses on standard fast inference.
How does inference speed (tokens per second) compare between Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct and Nemotron Mini 4B Instruct?+
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct generates approximately 80 tokens per second, while Nemotron Mini 4B Instruct delivers 160 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Nemotron Mini 4B Instruct provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct and Nemotron Mini 4B Instruct to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to Nemotron Mini 4B Instruct to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct. This tiered routing pattern cuts overall API bills by up to 70%.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct vs Mistral Medium 3: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Mistral NeMo vs Nemotron Mini 4B Instruct: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-Mini vs Laguna XS 2.1: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aya Expanse 32B vs Llama 3.2 90B Vision: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।
তথ্যসূত্র: GetInfoUs Independent AI Benchmarks & Official API Specs