Nemotron Nano 9B v2 vs GPT-OSS 20B
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Nemotron Nano 9B v2 by NVIDIA and GPT-OSS 20B by OpenAI 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 Nano 9B v2 holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, Nemotron Nano 9B v2 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 131K tokens. In latency-sensitive production environments, GPT-OSS 20B 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 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-OSS 20B
ওপেন রিজনিংওপেন-weight GPT রিজনিং মডেল এর জন্য সেলফ-হোস্টেড এজেন্ট এবং controllable ডিপ্লয়মেন্টসমূহ.
$0.10 / 1M
$0.50 / 1M
131.1K tokens
32.5%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Nemotron Nano 9B v2 is 1.9x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- GPT-OSS 20B is faster at 160 tok/s vs 140 tok/s.
- GPT-OSS 20B leads on SWE-bench coding (32.5% vs 32.5%).
| বৈশিষ্ট্য | Nemotron Nano 9B v2 | GPT-OSS 20B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 42 | 46 |
Provider | NVIDIA | OpenAI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.08 / 1M | $0.10 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.20 / 1M | $0.50 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.05 / 1M | $0.08 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 131.1K tokens~197 A4 pages of text | 131.1K tokens~197 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 33K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 140 tok/s | 160 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 32.5% | 32.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 48% | 55% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.02 / 1M | $0.01 / 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-OSS 20B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- ওপেন-ওয়েটস — run it fully এর ওপর your own হার্ডওয়্যার
- ছোট enough এর জন্য laptop বা একক ভোক্তা GPU
- Cheap এর ওপর hosted providers এবং supports টুল কলিং
- চলে comfortably এর ওপর ভোক্তা হার্ডওয়্যার
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Clearly weaker চেয়ে ফ্রন্টিয়ার মডেলগুলো এর ওপর hard রিজনিং
- টেক্সট-শুধুমাত্র — no ভিশন বা অডিও ইনপুট
- Needs careful prompt tuning প্রতি reach এর সেরা আউটপুট
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Nemotron Nano 9B v2 | GPT-OSS 20B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.06 | $0.09 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 22K | 40K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 8K | 18K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Nemotron Nano 9B v2 | GPT-OSS 20B |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | nemotron-nano-9b-v2 | gpt-oss-20b |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| রিলিজ তারিখ | 2025-08 | 2025-08 |
| নলেজ কাটঅফ | June 2025 | June 2024 |
| আর্কিটেকচার | Efficient Dense Transformer | Sparse MoE transformer with reasoning |
| প্যারামিটার স্কেল | 9B | 21B (3.6B 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 131K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.08/1M) | পূর্ণ 131K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.1/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.02/1M টোকেন | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.01/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) |
| 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 | 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) | 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) · 6 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 19 GB VRAM (নেটিভ BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 13 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 45 GB VRAM (নেটিভ BF16) |
| 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 | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট |
| ইনপুট মডালিটি | text | text |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
Nemotron Nano 9B v2 vs GPT-OSS 20B: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Nemotron Nano 9B v2 or GPT-OSS 20B?
GPT-OSS 20B is more intelligent. It scores 46 compared with 42 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GPT-OSS 20B is faster, generating 160 tokens per second compared with 140 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Nemotron Nano 9B v2 is cheaper at $0.05 per 1M tokens blended, compared with $0.08 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
GPT-OSS 20B has lower latency, with a time to first token of 0.26s compared with 0.28s.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Nemotron Nano 9B v2 if your priority is Robotics control, local PC copilots, and real-time interactive voice agents. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose GPT-OSS 20B if your workflow prioritizes Self-hosted agents, on-premise deployments and privacy-sensitive work. 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 Nano 9B v2 compare to GPT-OSS 20B in API token pricing and cost per token?+
Nemotron Nano 9B v2 costs $0.08 per 1M input tokens and $0.20 per 1M output tokens, whereas GPT-OSS 20B costs $0.10 input and $0.50 output. Overall, Nemotron Nano 9B v2 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 Nano 9B v2 or GPT-OSS 20B?+
Both Nemotron Nano 9B v2 and GPT-OSS 20B offer an identical context window of 131K tokens (~98k 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: Nemotron Nano 9B v2 or GPT-OSS 20B?+
Both models achieve an identical 32.5% score on SWE-bench Verified, demonstrating matched software engineering capabilities.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Nemotron Nano 9B v2 and GPT-OSS 20B?+
Nemotron Nano 9B v2 features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, GPT-OSS 20B provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between Nemotron Nano 9B v2 and GPT-OSS 20B?+
Nemotron Nano 9B v2 generates approximately 140 tokens per second, while GPT-OSS 20B delivers 160 tokens per second. In latency-sensitive production environments, GPT-OSS 20B provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining Nemotron Nano 9B v2 and GPT-OSS 20B to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to Nemotron Nano 9B v2 to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to GPT-OSS 20B. 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
- GPT-OSS 20B vs Llama 3.1 8B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Nemotron Nano 12B v2 VL vs GPT-OSS 20B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Nemotron Nano 12B v2 VL vs Nemotron Nano 9B v2: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Nemotron Nano 9B v2 vs Nemotron Research Reasoning: 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
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