কমপ্যাক্ট 1B মাল্টিমোডাল embedding মডেল এর জন্য joint টেক্সট এবং ছবি vector অনুসন্ধান, RAG রিট্রিভাল, এবং cross-modal clustering.
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
- প্রোভাইডার
- NVIDIA
- ক্যাটাগরি
- lightweight
- রিলিজ তারিখ
- 2026-02
- ব্যাচ এপিআই ডিসকাউন্ট
- 50% off async batch
- কনজিউমার সাবস্ক্রিপশন
- Free / Self-Hosted
- রিজনিং এফোর্ট কন্ট্রোল
- Fixed
- স্ট্রাকচার্ড আউটপুট
- No
- আউটপুট মোডালিটি
- embedding
- অফিশিয়াল ডকুমেন্টেশন
- প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন দেখুন ↗
ডেটা প্রাইভেসি, লাইসেন্স ও ডিপ্লয়মেন্ট নীতিমালা
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API কোটা ও এজেন্টিক সক্ষমতা
- অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK String)
- llama-nemotron-embed-vl-1b-v2
- সাপোর্টেড SDK ও API প্রোটোকল
- OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
- রিলিজ লাইফসাইকেল ও ডেপ্রিকেশন স্ট্যাটাস
- সক্রিয় প্রোডাকশন রিলিজ (কমপক্ষে 2028 সাল পর্যন্ত সাপোর্ট নিশ্চিত)
- প্রোডাকশন রেট লিমিট (RPM ও TPM কোটা)
- Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
- লং-কনটেক্সট প্রাইসিং টিয়ার (>128K / >200K)
- পূর্ণ 32K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.02/1M)
- প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL পলিসি
- ক্যাশড ইনপুট রেট $0.005/1M টোকেন
- কম্পিউটার ইউজ ও ব্রাউজার GUI এজেন্ট
- টেক্সট জেনারেশন (GUI অ্যাকশন লুপ নেই)
- MCP প্রোটোকল ও প্যারালাল টুল কলিং
- প্রম্পট-ভিত্তিক টেক্সট/JSON আউটপুট
- বিল্ট-ইন ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স
- এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত
- ফাইন-টিউনিং ও ডিস্টিলেশন সুবিধা
- পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl)
- মাল্টিমোডাল টোকেনাইজেশন হিসাব
- টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি)
- ওয়েটস প্রিসিশন ও কোয়ান্টাইজেশন ফরম্যাট
- BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0)
- ন্যূনতম GPU VRAM রিকোয়ারমেন্ট
- 2 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 4 GB VRAM (নেটিভ BF16)
- সেলফ-হোস্টেড ইনফারেন্স ইঞ্জিন
- vLLM, SGLang, Ollama, llama.cpp, TensorRT-LLM, HuggingFace TGI
- সিস্টেম কার্ড ও সেফটি ক্লাসিফিকেশন
- Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)
- এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (SOC2 / HIPAA / ZDR)
- ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট
Llama Nemotron Embed VL 1B v2: খরচ, কনটেক্সট, হার্ডওয়্যার ও কোড ইন্টিগ্রেশন
আপনার ব্যবহারে API পে-অ্যাজ-ইউ-গো বেশি সাশ্রয়ী ($18.95/মাস বাঁচবে)।
ব্রেক-ইভেন পয়েন্ট: দৈনিক ~9,524 টি মেসেজে API খরচ $20/মাস এর সমান হয়।
একই কাজের ভলিউমে শীর্ষ বিকল্প মডেলগুলোর মাসিক খরচ তুলনা
লাইভ প্রম্পট টোকেন কাউন্টার (BPE Tokenizer)
আপনার সিস্টেম প্রম্পট, JSON বা কোড পেস্ট করে তাৎক্ষণিক টোকেন সংখ্যা ও খরচ দেখুন।
হাইব্রিড মডেল রাউটিং ক্যাসকেড সাশ্রয় (Cascade Router)
সাধারণ প্রশ্নগুলো ফাস্ট রাউটার মডেলে (Gemini 2.5 Flash / GPT-4.1 Nano) পাঠিয়ে শুধুমাত্র জটিল টাস্ক Llama Nemotron Embed VL 1B v2-এ পাঠালে মাসিক খরচ কত কমে দেখুন:
বেঞ্চমার্ক ফলাফল ও ৬-অক্ষের সক্ষমতা রাডার
- Chatbot Arena Elo
- 1210pts
শক্তিশালী দিকসমূহ
- Joint মাল্টিমোডাল embedding space uniting টেক্সট queries সহ diagram এবং নথি ছবিগুলো
- আল্ট্রা-দ্রুত vector encoding গতি exceeding 280 টোকেন/sec
- উচ্চ MTEB benchmark ranking এর জন্য রিট্রিভাল এবং cross-modal অনুসন্ধান
সীমাবদ্ধতা ও বিবেচ্য বিষয়
- Outputs vector embeddings শুধুমাত্র, নয় কথোপকথনমূলক generative টেক্সট
- 32K কনটেক্সট উইন্ডো সীমিত এর তুলনায় larger নথি মডেলগুলো
সম্পাদকীয় মূল্যায়ন
আল্ট্রা-কমপ্যাক্ট, উচ্চ-গতি মাল্টিমোডাল embedding মানদণ্ড এর জন্য next-প্রজন্ম RAG.
সবচেয়ে উপযুক্ত: এন্টারপ্রাইজ vector databases, মাল্টিমোডাল RAG রিট্রিভাল, এবং semantic ছবি অনুসন্ধান
Llama Nemotron Embed VL 1B v2-এর তুলনা
Llama Nemotron Embed VL 1B v2 সম্পর্কে সচরাচর জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী
Llama Nemotron Embed VL 1B v2-এর API প্রাইসিং ও প্রম্পট ক্যাশিং খরচ কত?+
NVIDIA-এর Llama Nemotron Embed VL 1B v2 ব্যবহারের খরচ প্রতি ১০ লক্ষ (1M) ইনপুট টোকেনে $0.02 এবং প্রতি ১০ লক্ষ আউটপুট টোকেনে $0.02। প্রম্পট ক্যাশিং ব্যবহার করলে ইনপুট খরচ কমে প্রতি ১M টোকেনে $0.005 হয় এবং অ্যাসিঙ্ক্রোনাস ব্যাচ API-তে 50% পর্যন্ত ছাড় পাওয়া যায়।
Llama Nemotron Embed VL 1B v2-এর জন্য $20/মাস সাবস্ক্রিপশন ভালো নাকি Pay-As-You-Go API?+
আপনি যদি শুধুমাত্র ব্যক্তিগত চ্যাট, রিসার্চ বা কোডিং অ্যাসিস্ট্যান্ট হিসেবে ব্যবহার করেন, তবে ফিক্সড $20/মাস সাবস্ক্রিপশন ঝুঁকিমুক্ত। কিন্তু আপনি যদি অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করেন বা কম ভলিউমে (মাসে $20-এর কম টোকেন) ব্যবহার করেন, তবে প্রম্পট ক্যাশিংসহ API পে-অ্যাজ-ইউ-গো অনেক বেশি সাশ্রয়ী।
Llama Nemotron Embed VL 1B v2-এর কনটেক্সট উইন্ডোতে কত শব্দ বা পৃষ্ঠা ধরে?+
Llama Nemotron Embed VL 1B v2-এর কনটেক্সট উইন্ডো হলো 32K tokens, যা প্রায় 24,000টি ইংরেজি শব্দ বা প্রায় 64 পৃষ্ঠার স্ট্যান্ডার্ড ডকুমেন্টের সমান। এক বারে এর সর্বোচ্চ আউটপুট সীমা 2,048 টোকেন।
Llama Nemotron Embed VL 1B v2 কি ওপেন-ওয়েটস এবং নিজের GPU-তে লোকালি চালানো যাবে?+
হ্যাঁ, Llama Nemotron Embed VL 1B v2 একটি ওপেন-ওয়েটস (1B) মডেল। আপনি Ollama, vLLM বা llama.cpp ব্যবহার করে নিজের GPU বা লোকাল সার্ভারে এটি ডাউনলোড করে চালাতে পারবেন।
Llama Nemotron Embed VL 1B v2 API-তে পাঠানো ডেটা কি মডেল ট্রেইনিংয়ে ব্যবহার করা হয়?+
জিরো ডেটা শেয়ারিং (নিজস্ব সার্ভারে ১০০% লোকাল প্রাইভেসি)। লাইসেন্সের ধরন: Open-Weights Research & Commercial License। ডেভেলপাররা জেনারেটেড আউটপুট বাণিজ্যিক কাজে ব্যবহার করতে পারেন।
কোডিং ও রিজনিং বেঞ্চমার্কে Llama Nemotron Embed VL 1B v2-এর স্কোর কত?+
Llama Nemotron Embed VL 1B v2-এর কম্পোজিট ইন্টেলিজেন্স ইনডেক্স 32/100। বেঞ্চমার্কের মধ্যে SWE-bench Verified-এ N/A%, GPQA Diamond-এ N/A%, MMLU-Pro-তে N/A% এবং Arena Elo-তে 1210 স্কোর অর্জন করেছে।
Llama Nemotron Embed VL 1B v2 কোন কাজের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত?+
Llama Nemotron Embed VL 1B v2 মূলত এন্টারপ্রাইজ vector databases, মাল্টিমোডাল RAG রিট্রিভাল, এবং semantic ছবি অনুসন্ধান-এর জন্য সবচেয়ে কার্যকর। সম্পাদকীয় মূল্যায়ন: আল্ট্রা-কমপ্যাক্ট, উচ্চ-গতি মাল্টিমোডাল embedding মানদণ্ড এর জন্য next-প্রজন্ম RAG.
NVIDIA ফ্যামিলি লাইনেজ, রাউটিং টিয়ার ও আপগ্রেড পাথ
হাইব্রিড প্রম্পট রাউটিং বা আপগ্রেডের জন্য NVIDIA-এর অন্যান্য মডেল টিয়ার:
Nemotron 3 Ultra 550B A55B
Nemotron 3.5 Content Safety
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning
Nemotron 3 Content Safety
Nemotron 3 Super 120B A12B
Nemotron VoiceChat
সম্পর্কিত এআই পরিভাষা ও গ্লোসারি
সব পরিভাষা দেখুন →Llama Nemotron Embed VL 1B v2-এর আর্কিটেকচার ও বৈশিষ্ট্যের সাথে সম্পর্কিত মূল পরিভাষাসমূহ:
একটি ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল যে ক্ষুদ্রতম টেক্সট এককে ডেটা প্রসেস করে, যা সাধারণত ৩ থেকে ৪টি ইংরেজি অক্ষর বা প্রায় ০.৭৫ শব্দের সমান। উদাহরণস্বরূপ: "Artificial intelligence is fast" বাক্যটি প্রায় ৫টি টোকেনে বিভক্ত হয়।
একটি প্রমিত ও নিয়ন্ত্রিত টেস্ট স্যুট যার মাধ্যমে বিভিন্ন এআই মডেলের কর্মক্ষমতা বস্তুনিষ্ঠভাবে পরিমাপ ও তুলনা করা হয়; যেমন কোডিংয়ের জন্য SWE-bench, গণিতের জন্য AIME এবং সাধারণ জ্ঞানের জন্য MMLU।
একটি এআই মডেল একক অনুরোধে যে সর্বোচ্চ সংখ্যক টোকেন ইনপুট হিসেবে পড়তে এবং আউটপুট হিসেবে লিখতে পারে। ১,০০০,০০০ টোকেনের কনটেক্সট উইন্ডো একবারে প্রায় ৭৫০,০০০ ইংরেজি শব্দ ধারণ করতে সক্ষম।
একটি আধুনিক খরচ ও গতি অপ্টিমাইজেশন প্রযুক্তি যেখানে বারবার ব্যবহৃত প্রম্পট প্রিফিক্সের অ্যাটেনশন স্টেট মেমোরিতে ক্যাশ রাখা হয়। এতে ইনপুট টোকেনের খরচ ৫০% থেকে ৯০% পর্যন্ত হ্রাস পায় এবং দ্রুত উত্তর মেলে।
জিপিইউ মেমোরির একটি অপ্টিমাইজেশন যা পূর্ববর্তী টোকেনগুলোর কী (Key) এবং ভ্যালু (Value) ভেক্টর সংরক্ষণ করে রাখে, যাতে নতুন টোকেন তৈরির সময় পুনরায় হিসাব করতে না হয়। এটি দ্রুত স্ট্রিমিং ও প্রম্পট ক্যাশিংয়ের জন্য অপরিহার্য।
একটি মাল্টিমোডাল নিউরাল নেটওয়ার্ক যা একই সাথে ছবি, ডায়াগ্রাম, স্ক্রিনশট ও ভিডিওর মতো ভিজ্যুয়াল কন্টেন্ট এবং সাধারণ টেক্সট বিশ্লেষণ করে যৌক্তিক সিদ্ধান্ত ও ব্যাখ্যা প্রদানে সক্ষম।
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।