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Head-to-Head Model Comparison

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct vs Nemotron Mini 4B Instruct

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Geprüft vom GetInfoUs-ForschungsteamZuletzt geprüft: October 2026Redaktionelle Richtlinien
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Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct vs Nemotron Mini 4B Instruct: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct von NVIDIA und Nemotron Mini 4B Instruct von NVIDIA gehören zu den führenden KI-Modellen. Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct bietet ein Kontextfenster von 128K Tokens bei API-Preisen von $0.35/$0.70 pro 1M Tokens, während Nemotron Mini 4B Instruct 128K Tokens Kontext zu $0.05/$0.15 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.

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Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
NVIDIA

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct

Open-Weights-Basismodell

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct von NVIDIA ist ein KI-Modell für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität mit 128K Kontextfenster, 80 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 47/100 und $0.35/$0.7

Intelligence Index47 / 100
Input Token:

$0.35 / 1M

Output Token:

$0.70 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

41.2%

NVIDIA

Nemotron Mini 4B Instruct

Open-Weights-Basismodell

Nemotron Mini 4B Instruct von NVIDIA ist ein KI-Modell für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität mit 128K Kontextfenster, 160 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 35/100 und $0.05/$0.15 pro

Intelligence Index35 / 100
Input Token:

$0.05 / 1M

Output Token:

$0.15 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

22%

Wichtigste Unterschiede auf einen Blick

  • Nemotron Mini 4B Instruct is 5.4x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Nemotron Mini 4B Instruct is faster at 160 tok/s vs 80 tok/s.
  • Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct leads on SWE-bench coding (41.2% vs 22.0%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureLlama 3.1 Nemotron 70B InstructNemotron Mini 4B Instruct
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
4735
Provider
NVIDIANVIDIA
Input Price
Cost per million input tokens
$0.35 / 1M$0.05 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.70 / 1M$0.15 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.21 / 1M$0.04 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
128K tokens~192 A4 pages of text128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K4K
Throughput Speed
Tokens generated per second
80 tok/s160 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
41.2%22%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
58.5%38%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.10 / 1M$0.02 / 1M

Wer gewinnt in welcher Disziplin?

At-a-glance decision framework
Coding
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct
+19.2% SWE-bench lead
Cost
Nemotron Mini 4B Instruct
5.4x cheaper monthly runtime
Speed
Nemotron Mini 4B Instruct
+100% faster generation
Context
Tied
128K tokens window

Geprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Llama 3.1 Nemotron 70B InstructNemotron Mini 4B Instruct
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

41.2%vs22%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

58.5%vs38%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

79.2%vs58.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1318ptsvs1180pts
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

38%vs20%
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

68%vs38%
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

75%vs58%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

80 tok/s vs160 tok/s

Latenz & Antwortzeit

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct0.45s
Nemotron Mini 4B Instruct0.25s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct6.70s
Nemotron Mini 4B Instruct3.38s

Interaktiver Token-Kosten-Simulator

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct Monthly API Bill
$1.30 / month
$0.35/1M in · $0.7/1M out
Nemotron Mini 4B Instruct Monthly API Bill
$0.24 / month
$0.05/1M in · $0.15/1M out
Nemotron Mini 4B Instruct saves approximately $1.06 / month (82%) under this workload.5.4x Savings

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct · Strengths & Key Advantages

  • 128K Kontextfenster und bis zu 8K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 41.2% · GPQA Diamond 58.5%)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 80 Token/Sekunde bei nur 450 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Offene Modellgewichte (70B) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
  • Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen

Nemotron Mini 4B Instruct · Strengths & Key Advantages

  • 128K Kontextfenster und bis zu 4K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 22% · GPQA Diamond 38%)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 160 Token/Sekunde bei nur 250 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Offene Modellgewichte (4B) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
  • Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricLlama 3.1 Nemotron 70B InstructNemotron Mini 4B Instruct
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.28$0.03
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
32K15K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

Technische Spezifikationen

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureLlama 3.1 Nemotron 70B InstructNemotron Mini 4B Instruct
Official API Model ID (SDK)llama-3-1-nemotron-70bnemotron-mini-4b
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2025-042024-08
Knowledge CutoffDecember 2024June 2024
ArchitectureRLHF Aligned Llama 3.1 DerivativePruned and Distilled Compact Transformer
Parameters70B4B
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed CloudUnlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($0.35/1M in) across full 128K windowFlat rate ($0.05/1M in) across full 128K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.1/1M tokensCached input at $0.02/1M tokens
Computer Use / GUI AgentAPI / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportFull Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 43 GB VRAM (4-bit Quantized) · 151 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 2 GB VRAM (4-bit Quantized) · 9 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier ClassificationOpen-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestexttext
Output Modalitiestexttext

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct vs Nemotron Mini 4B Instruct: Schnelle Antworten (FAQ)

Which is more intelligent, Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct or Nemotron Mini 4B Instruct?

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct is more intelligent. It scores 47 compared with 35 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Nemotron Mini 4B Instruct is faster, generating 160 tokens per second compared with 80 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Nemotron Mini 4B Instruct is cheaper at $0.04 per 1M tokens blended, compared with $0.21 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Nemotron Mini 4B Instruct has lower latency, with a time to first token of 0.25s compared with 0.45s.

Fazit

Sowohl Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct (Optimal für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch Nemotron Mini 4B Instruct (Optimal für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct führt bei komplexem Reasoning und Coding, Nemotron Mini 4B Instruct liefert den höheren Token-Durchsatz und Nemotron Mini 4B Instruct ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct oder Nemotron Mini 4B Instruct?+

Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.

Wie unterscheiden sich die API-Preise von Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct und Nemotron Mini 4B Instruct?+

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct kostet $0.35 / $0.70 pro 1M Input-/Output-Tokens, Nemotron Mini 4B Instruct liegt bei $0.05 / $0.15. Beim gewichteten Gesamtpreis ist Nemotron Mini 4B Instruct günstiger.

Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct bietet 128K Tokens Kontext gegenüber 128K Tokens bei Nemotron Mini 4B Instruct. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt Nemotron Mini 4B Instruct vorn.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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Offizielle Quellen: Offizielle API-Dokumentation von NVIDIA und NVIDIA, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).