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Head-to-Head Model Comparison

Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 vs Llama Nemotron Embed VL 1B v2

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Geprüft vom GetInfoUs-ForschungsteamZuletzt geprüft: October 2026Redaktionelle Richtlinien
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Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 vs Llama Nemotron Embed VL 1B v2: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 von NVIDIA und Llama Nemotron Embed VL 1B v2 von NVIDIA gehören zu den führenden KI-Modellen. Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 bietet ein Kontextfenster von 128K Tokens bei API-Preisen von $0.03/$0.03 pro 1M Tokens, während Llama Nemotron Embed VL 1B v2 32K Tokens Kontext zu $0.02/$0.02 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.

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NVIDIA

Llama Nemotron Rerank VL 1B v2

Kompaktes Effizienz-Modell

Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 von NVIDIA ist ein KI-Modell für maximale Kosteneffizienz pro Token und ressourcenschonende Produktions-Workloads mit 128K Kontextfenster, 240 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 33/100 und $0.03/$0

Intelligence Index33 / 100
Input Token:

$0.03 / 1M

Output Token:

$0.03 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

NVIDIA

Llama Nemotron Embed VL 1B v2

Vektor-Embedding & RAG

Llama Nemotron Embed VL 1B v2 von NVIDIA ist ein KI-Modell für semantische Vektorsuche, Dokumenten-Indexierung und unternehmensweite RAG-Pipelines mit 32K Kontextfenster, 280 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 32/100 und $0.02/$

Intelligence Index32 / 100
Input Token:

$0.02 / 1M

Output Token:

$0.02 / 1M

Context Window:

32K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Wichtigste Unterschiede auf einen Blick

  • Llama Nemotron Embed VL 1B v2 is 1.5x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 has a larger context window (128K vs 32K tokens).
  • Llama Nemotron Embed VL 1B v2 is faster at 280 tok/s vs 240 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureLlama Nemotron Rerank VL 1B v2Llama Nemotron Embed VL 1B v2
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
3332
Provider
NVIDIANVIDIA
Input Price
Cost per million input tokens
$0.03 / 1M$0.02 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.03 / 1M$0.02 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.01 / 1M$0.01 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
128K tokens~192 A4 pages of text32K tokens~48 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
2K2K
Throughput Speed
Tokens generated per second
240 tok/s280 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.01 / 1M$0.01 / 1M

Wer gewinnt in welcher Disziplin?

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Llama Nemotron Embed VL 1B v2
1.5x cheaper monthly runtime
Speed
Llama Nemotron Embed VL 1B v2
+17% faster generation
Context
Llama Nemotron Rerank VL 1B v2
128K tokens window

Geprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich

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

Llama Nemotron Rerank VL 1B v2Llama Nemotron Embed VL 1B v2
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1220ptsvs1210pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

240 tok/s vs280 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 Nemotron Rerank VL 1B v20.09s
Llama Nemotron Embed VL 1B v20.08s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Llama Nemotron Rerank VL 1B v22.17s
Llama Nemotron Embed VL 1B v21.87s

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 Nemotron Rerank VL 1B v2 Monthly API Bill
$0.08 / month
$0.03/1M in · $0.03/1M out
Llama Nemotron Embed VL 1B v2 Monthly API Bill
$0.06 / month
$0.02/1M in · $0.02/1M out
Llama Nemotron Embed VL 1B v2 saves approximately $0.03 / month (34%) under this workload.1.5x Savings

Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 · Strengths & Key Advantages

  • 128K Kontextfenster und bis zu 2K maximale Output-Token (Arena Elo 1220)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 240 Token/Sekunde bei nur 90 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Offene Modellgewichte (1B) 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

Llama Nemotron Embed VL 1B v2 · Strengths & Key Advantages

  • 32K Kontextfenster und bis zu 2K maximale Output-Token (Arena Elo 1210)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 280 Token/Sekunde bei nur 80 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Offene Modellgewichte (1B) 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 Nemotron Rerank VL 1B v2Llama Nemotron Embed VL 1B v2
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.01$0.01
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
1K1K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

Technische Spezifikationen

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureLlama Nemotron Rerank VL 1B v2Llama Nemotron Embed VL 1B v2
Official API Model ID (SDK)llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2llama-nemotron-embed-vl-1b-v2
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2026-032026-02
Knowledge CutoffJanuary 2026December 2025
ArchitectureCross-Encoder Multimodal Reranking TransformerDense Multimodal Embedding Transformer
Parameters1B1B
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 ($0.03/1M in) across full 128K windowFlat rate ($0.02/1M in) across full 32K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.008/1M tokensCached input at $0.005/1M tokens
Computer Use / GUI AgentText-only completion (No GUI action loop)Text-only completion (No GUI action loop)
MCP & Parallel Tool CallingPrompt-based JSON extraction onlyPrompt-based JSON extraction only
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) · Vision (~258–765 tokens per image tile)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 2 GB VRAM (4-bit Quantized) · 4 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 2 GB VRAM (4-bit Quantized) · 4 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 Modalitiestext, visiontext, vision
Output Modalitiesscoreembedding

Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 vs Llama Nemotron Embed VL 1B v2: Schnelle Antworten (FAQ)

Which is more intelligent, Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 or Llama Nemotron Embed VL 1B v2?

Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 is more intelligent. It scores 33 compared with 32 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Llama Nemotron Embed VL 1B v2 is faster, generating 280 tokens per second compared with 240 tokens per second.

Which model has lower latency?

Llama Nemotron Embed VL 1B v2 has lower latency, with a time to first token of 0.08s compared with 0.09s.

Which model has a larger context window?

Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 has a larger context window, supporting 128K tokens compared with 32K tokens.

Fazit

Sowohl Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 (Optimal für maximale Kosteneffizienz pro Token und ressourcenschonende Produktions-Workloads, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch Llama Nemotron Embed VL 1B v2 (Optimal für semantische Vektorsuche, Dokumenten-Indexierung und unternehmensweite RAG-Pipelines, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 führt bei komplexem Reasoning und Coding, Llama Nemotron Embed VL 1B v2 liefert den höheren Token-Durchsatz und Llama Nemotron Embed VL 1B v2 ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 oder Llama Nemotron Embed VL 1B v2?+

Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.

Wie unterscheiden sich die API-Preise von Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 und Llama Nemotron Embed VL 1B v2?+

Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 kostet $0.03 / $0.03 pro 1M Input-/Output-Tokens, Llama Nemotron Embed VL 1B v2 liegt bei $0.02 / $0.02. Beim gewichteten Gesamtpreis ist Llama Nemotron Embed VL 1B v2 günstiger.

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

Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 bietet 128K Tokens Kontext gegenüber 32K Tokens bei Llama Nemotron Embed VL 1B v2. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt Llama Nemotron Embed VL 1B v2 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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Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.

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