Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning vs Nemotron 3 Super 120B A12B
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning by NVIDIA and Nemotron 3 Super 120B A12B 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 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, Nemotron 3 Super 120B A12B provides an expanded memory horizon with 262K tokens. In latency-sensitive production environments, Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning 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।
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning
অমনি MoEUnified omnimodal MoE combining টেক্সট, উচ্চ-রেজোলিউশন ভিশন, এবং direct অডিও ইনজেশন সহ ধাপে ধাপে রিজনিং.
$0.20 / 1M
$0.60 / 1M
256K tokens
42%
Nemotron 3 Super 120B A12B
সহযোগিতামূলক এজেন্টCollaborative এজেন্ট ওয়ার্কহর্স activating 12B out এর 120B প্যারামিটারসমূহ, প্রদানকারী ফ্ল্যাগশিপ-grade রিজনিং -এ উচ্চ batch থ্রুপুট.
$0.30 / 1M
$0.80 / 1M
262.1K tokens
51%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning is 1.4x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Nemotron 3 Super 120B A12B has a larger context window (262K vs 256K tokens).
- Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning is faster at 105 tok/s vs 85 tok/s.
- Nemotron 3 Super 120B A12B leads on SWE-bench coding (51.0% vs 42.0%).
| বৈশিষ্ট্য | Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning | Nemotron 3 Super 120B A12B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 48 | 53 |
Provider | NVIDIA | NVIDIA |
Input Price Cost per million input tokens | $0.20 / 1M | $0.30 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.60 / 1M | $0.80 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.14 / 1M | $0.18 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 256K tokens~384 A4 pages of text | 262.1K tokens~393 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 33K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 105 tok/s | 85 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 42% | 51% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 56.5% | 64.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.05 / 1M | $0.06 / 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।
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- নেটিভ tri-modal অনুধাবন জুড়ে টেক্সট, উচ্চ-res ভিশন, এবং অডিও streams
- 3B সক্রিয় প্যারামিটার ইনফারেন্স গতি সহ 256K টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো
- ওপেন-ওয়েটস deployable এর ওপর এজ robotics এবং লোকাল workstation rigs
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- স্পিচ প্রজন্ম হয় টেক্সট-শুধুমাত্র (প্রয়োজন হয় external TTS এর জন্য ভয়েস responses)
- Trails বিশেষায়িত 100B+ মডেলগুলো এর ওপর প্রতিযোগিতামূলক কোডিং
Nemotron 3 Super 120B A12B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 12B সক্রিয় প্যারামিটার ইনফারেন্স গতি paired সহ 120B total সক্ষমতা knowledge
- Outstanding 262K কনটেক্সট handling সহ zero needle-মধ্যে--haystack dropoff
- Engineered specifically এর জন্য স্বায়ত্তশাসিত multi-এজেন্ট swarm coordination
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- প্রয়োজন হয় dual 80GB এন্টারপ্রাইজ GPUs এর জন্য লোকাল ডেপ্লয়মেন্ট
- টেক্সট-শুধুমাত্র ছাড়াই নেটিভ মাল্টিমোডাল ছবি inputs
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning | Nemotron 3 Super 120B A12B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.22 | $0.38 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 28K | 38K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 12K | 18K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning | Nemotron 3 Super 120B A12B |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | nemotron-3-nano-omni-30b-a3b | nemotron-3-super-120b-a12b |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2026-04 | 2026-03 |
| নলেজ কাটঅফ | February 2026 | January 2026 |
| আর্কিটেকচার | Omnimodal Sparse MoE (30B Total / 3B Active) | High-Throughput Sparse MoE (120B Total / 12B Active) |
| প্যারামিটার স্কেল | 30B (3B active MoE) | 120B (12B active MoE) |
| 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 256K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.2/1M) | পূর্ণ 262K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.3/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.05/1M টোকেন | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.06/1M 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) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) · অডিও (~২৫–৩২ টোকেন/সেকেন্ড) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 19 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 65 GB VRAM (নেটিভ BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 74 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 258 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, vision, audio | text |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning vs Nemotron 3 Super 120B A12B: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning or Nemotron 3 Super 120B A12B?
Nemotron 3 Super 120B A12B is more intelligent. It scores 53 compared with 48 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning is faster, generating 105 tokens per second compared with 85 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning is cheaper at $0.14 per 1M tokens blended, compared with $0.18 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning has lower latency, with a time to first token of 0.38s compared with 0.46s.
Which model has a larger context window?
Nemotron 3 Super 120B A12B has a larger context window, supporting 262.1K tokens compared with 256K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning if your priority is Interactive robotics, smart camera analysis, and multimodal customer kiosks. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Nemotron 3 Super 120B A12B if your workflow prioritizes Enterprise multi-agent architectures, massive data extraction, and autonomous coding. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning compare to Nemotron 3 Super 120B A12B in API token pricing and cost per token?+
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning costs $0.20 per 1M input tokens and $0.60 per 1M output tokens, whereas Nemotron 3 Super 120B A12B costs $0.30 input and $0.80 output. Overall, Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning 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: Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning or Nemotron 3 Super 120B A12B?+
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning supports a context window of 256K tokens (~192k words), while Nemotron 3 Super 120B A12B supports 262K tokens (~197k words). Therefore, Nemotron 3 Super 120B A12B can process more textual data and document context in a single prompt.
Which AI model is better for software engineering and coding: Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning or Nemotron 3 Super 120B A12B?+
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning scores 42% on SWE-bench Verified while Nemotron 3 Super 120B A12B scores 51%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, Nemotron 3 Super 120B A12B holds the verified benchmark lead.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning and Nemotron 3 Super 120B A12B?+
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, Nemotron 3 Super 120B A12B provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning and Nemotron 3 Super 120B A12B?+
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning generates approximately 105 tokens per second, while Nemotron 3 Super 120B A12B delivers 85 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning and Nemotron 3 Super 120B A12B to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to Nemotron 3 Super 120B A12B. 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
- Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning vs Mistral Small 4: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Nemotron 3 Super 120B A12B vs GPT-OSS 120B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Nemotron 3 Super 120B A12B vs Llama 3.1 405B: 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
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