Nemotron Nano 9B v2 vs GPT-6 Astra
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (4)
NVIDIA-এর Nemotron Nano 9B v2 এবং OpenAI-এর GPT-6 Astra-এর মধ্যে বিস্তারিত কারিগরি ও অর্থনৈতিক তুলনা।
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
Live comparison: no in-depth editorial review has been published for this pair yet.
Nemotron Nano 9B v2
দক্ষ ন্যানোআল্ট্রা-দ্রুত 9B প্যারামিটার মডেল সম্বলিত hybrid রিজনিং, স্বল্প VRAM ফুটপ্রিন্ট, এবং optimized ডেপ্লয়মেন্ট এর জন্য robotics এবং এজ PCs.
$0.08 / 1M
$0.20 / 1M
131.1K tokens
32.5%
GPT-6 Astra
স্বায়ত্তশাসিত OS এজেন্টOpenAI-এর late-2026 ফ্ল্যাগশিপ ফাউন্ডেশন মডেল সম্বলিত নেটিভ কম্পিউটার-ইউজ এজেন্ট, dynamic UI orchestration, এবং গভীর STEM রিজনিং.
$10.00 / 1M
$50.00 / 1M
272K tokens
82.4%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Nemotron Nano 9B v2 is 186.4x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- GPT-6 Astra has a larger context window (272K vs 131K tokens).
- Nemotron Nano 9B v2 is faster at 140 tok/s vs 100 tok/s.
- GPT-6 Astra leads on SWE-bench coding (82.4% vs 32.5%).
| বৈশিষ্ট্য | Nemotron Nano 9B v2 | GPT-6 Astra |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 42 | 96 |
Provider | NVIDIA | OpenAI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.08 / 1M | $10.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.20 / 1M | $50.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.05 / 1M | $7.70 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 131.1K tokens~197 A4 pages of text | 272K tokens~408 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 128K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 140 tok/s | 100 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 32.5% | 82.4% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 48% | 80.9% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.02 / 1M | $1.00 / 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.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
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 Nano 9B v2 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Blistering 140 টোকেন/sec থ্রুপুট সহ tiny সাব-16GB মেমোরি requirement
- Integrated hybrid রিজনিং মোড এর জন্য ধাপে ধাপে problem solving
- Generous 131K কনটেক্সট উইন্ডো সহ TensorRT-LLM acceleration
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Cannot match 70B+ architectures এর ওপর জটিল multi-hop deduction
- টেক্সট-শুধুমাত্র ছাড়াই নেটিভ ছবি perception
GPT-6 Astra · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Flawless OS-level navigation এবং কম্পিউটার-ইউজ অটোমেশন
- Seamless রিয়েল-টাইম মাল্টিমোডাল ভয়েস এবং ভিশন interactivity
- Dynamic চেইন-অফ-থট যা self-adjusts গভীরতা based এর ওপর query difficulty
- বিশাল 1M কনটেক্সট উইন্ডো সহ instant prefix caching
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Strict সুরক্ষা filters পারে occasionally throttle জটিল penetration testing prompts
- Slightly উচ্চতর রিজনিং লেটেন্সি এর ওপর উচ্চ-effort গণিত queries
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Nemotron Nano 9B v2 | GPT-6 Astra |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.06 | $2.15 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 22K | 58K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 8K | 32K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Nemotron Nano 9B v2 | GPT-6 Astra |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | nemotron-nano-9b-v2 | gpt-6-astra |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| রিলিজ তারিখ | 2025-08 | 2026-09 |
| নলেজ কাটঅফ | June 2025 | June 2026 |
| আর্কিটেকচার | Efficient Dense Transformer | Omni-Adaptive Autoregressive with Dynamic CoT |
| প্যারামিটার স্কেল | 9B | Confidential |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ 131K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.08/1M) | পূর্ণ 272K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($10/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.02/1M টোকেন | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $1/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) |
| 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 | নেটিভ ওয়েব সার্চ টুল + হোস্টেড কোড ইন্টারপ্রেটার ও ফাইল সার্চ RAG |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) | সুপারভাইজড (SFT), প্রেফারেন্স (DPO) ও রিইনফোর্সমেন্ট ফাইন-টিউনিং (RFT) |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) · অডিও (~২৫–৩২ টোকেন/সেকেন্ড) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 6 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 19 GB VRAM (নেটিভ BF16) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট | SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা |
| ইনপুট মডালিটি | text | text, vision, audio |
| আউটপুট মডালিটি | text | text, audio |
Nemotron Nano 9B v2 vs GPT-6 Astra: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Nemotron Nano 9B v2 or GPT-6 Astra?
GPT-6 Astra is more intelligent. It scores 96 compared with 42 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Nemotron Nano 9B v2 is faster, generating 140 tokens per second compared with 100 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Nemotron Nano 9B v2 is cheaper at $0.05 per 1M tokens blended, compared with $7.70 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Nemotron Nano 9B v2 has lower latency, with a time to first token of 0.28s compared with 0.95s.
Which model has a larger context window?
GPT-6 Astra has a larger context window, supporting 272K tokens compared with 131.1K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Nemotron Nano 9B v2 (Robotics control, লোকাল PC copilots, এবং রিয়েল-টাইম ইন্টারঅ্যাক্টিভ ভয়েস এজেন্ট) এবং GPT-6 Astra (স্বায়ত্তশাসিত browser/computer ওয়ার্কফ্লো, রিয়েল-টাইম ভয়েস এজেন্ট, এবং উচ্চ-difficulty গাণিতিক রিজনিং) উভয়ই শক্তিশালী; আপনার বাজেট ও কনটেক্সট প্রয়োজন অনুযায়ী নির্বাচন করুন।
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
Nemotron Nano 9B v2 ও GPT-6 Astra-এর মধ্যে কোনটি বেশি সাশ্রয়ী?+
Nemotron Nano 9B v2 costs $0.08/1M input and $0.2/1M output tokens, while GPT-6 Astra costs $10/1M input and $50/1M output tokens.
কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো বড়?+
Nemotron Nano 9B v2 supports 131K tokens whereas GPT-6 Astra supports 272K tokens.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- 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
- Aya Expanse 8B vs Command R+: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aya Expanse 8B vs Qwen 2.5 7B Instruct: 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: NVIDIA & OpenAI Official Documentation