Nemotron Nano 9B v2 vs Nemotron Research Reasoning
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Nemotron Nano 9B v2 by NVIDIA and Nemotron Research Reasoning 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 Research Reasoning holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, Nemotron Research Reasoning is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, Nemotron Nano 9B v2 provides an expanded memory horizon with 131K tokens. In latency-sensitive production environments, Nemotron Nano 9B v2 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%
Nemotron Research Reasoning
রিসার্চ রিজনারNVIDIA-র Nemotron গবেষণা-গ্রেড রিজনিং মডেল, যা উচ্চ-নির্ভুলতা বৈজ্ঞানিক বিশ্লেষণ এবং আনুষ্ঠানিক ডিডাকশনের উদ্দেশ্যে নির্মিত।
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
48.5%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Nemotron Research Reasoning is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Nemotron Nano 9B v2 has a larger context window (131K vs 128K tokens).
- Nemotron Nano 9B v2 is faster at 140 tok/s vs 45 tok/s.
- Nemotron Research Reasoning leads on SWE-bench coding (48.5% vs 32.5%).
| বৈশিষ্ট্য | Nemotron Nano 9B v2 | Nemotron Research Reasoning |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 42 | 68 |
Provider | NVIDIA | NVIDIA |
Input Price Cost per million input tokens | $0.08 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.20 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.05 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 131.1K tokens~197 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 140 tok/s | 45 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 32.5% | 48.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 48% | 62% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.02 / 1M | $0.00 / 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.
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 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
Nemotron Research Reasoning · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- উচ্চ-নির্ভুলতা গবেষণা রিজনিং ও বৈজ্ঞানিক বিশ্লেষণ
- ওপেন-ওয়েটস সহ সম্পূর্ণ স্বচ্ছ মডেল আর্কিটেকচার
- জটিল মাল্টি-স্টেপ ডিডাকশনে শক্তিশালী পারফরম্যান্স
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- সাধারণ চ্যাট ও সৃজনশীল কাজে ফ্রন্টিয়ার মডেলের চেয়ে দুর্বল
- ভারী এন্টারপ্রাইজ হার্ডওয়্যার আবশ্যক, লোকাল ডেস্কটপ ব্যবহারের সুযোগ সীমিত
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Nemotron Nano 9B v2 | Nemotron Research Reasoning |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.06 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 22K | 18K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 8K | 12K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Nemotron Nano 9B v2 | Nemotron Research Reasoning |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | nemotron-nano-9b-v2 | nemotron-research-reasoning |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2025-08 | 2025-08 |
| নলেজ কাটঅফ | June 2025 | July 2025 |
| আর্কিটেকচার | Efficient Dense Transformer | Research-Grade Dense Transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | 9B | 70B |
| 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 কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.02/1M টোকেন | vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে) |
| 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) · 6 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 19 GB VRAM (নেটিভ BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 43 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 151 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 |
Nemotron Nano 9B v2 vs Nemotron Research Reasoning: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Nemotron Nano 9B v2 or Nemotron Research Reasoning?
Nemotron Research Reasoning is more intelligent. It scores 68 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 45 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Nemotron Research Reasoning is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.05 (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 0.52s.
Which model has a larger context window?
Nemotron Nano 9B v2 has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 128K tokens.
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 Nemotron Research Reasoning if your workflow prioritizes Scientific research, complex data analysis, and academic reasoning workflows. 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 Nemotron Research Reasoning 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 Nemotron Research Reasoning costs $0.00 input and $0.00 output. Overall, Nemotron Research 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 Nano 9B v2 or Nemotron Research Reasoning?+
Nemotron Nano 9B v2 supports a context window of 131K tokens (~98k words), while Nemotron Research Reasoning supports 128K tokens (~96k words). Therefore, Nemotron Nano 9B v2 can process more textual data and document context in a single prompt.
Which AI model is better for software engineering and coding: Nemotron Nano 9B v2 or Nemotron Research Reasoning?+
Nemotron Nano 9B v2 scores 32.5% on SWE-bench Verified while Nemotron Research Reasoning scores 48.5%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, Nemotron Research Reasoning holds the verified benchmark lead.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Nemotron Nano 9B v2 and Nemotron Research Reasoning?+
Nemotron Nano 9B v2 features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, Nemotron Research Reasoning 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 Nemotron Research Reasoning?+
Nemotron Nano 9B v2 generates approximately 140 tokens per second, while Nemotron Research Reasoning delivers 45 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Nemotron Nano 9B v2 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 Nemotron Research Reasoning to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to Nemotron Research Reasoning to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to Nemotron Nano 9B v2. 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
- GLM-4.5V vs Nemotron Research Reasoning: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Nemotron Nano 12B v2 VL vs Nemotron Nano 9B v2: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Nemotron Nano 9B v2 vs GPT-OSS 20B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Nemotron Research Reasoning vs Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B: 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