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Head-to-Head Model Comparison

Nemotron Nano 12B v2 VL vs Nemotron Nano 9B v2

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Geprüft vom GetInfoUs-ForschungsteamZuletzt geprüft: October 2026Redaktionelle Richtlinien
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Nemotron Nano 12B v2 VL vs Nemotron Nano 9B v2: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Nemotron Nano 12B v2 VL von NVIDIA und Nemotron Nano 9B v2 von NVIDIA gehören zu den führenden KI-Modellen. Nemotron Nano 12B v2 VL bietet ein Kontextfenster von 128K Tokens bei API-Preisen von $0.12/$0.30 pro 1M Tokens, während Nemotron Nano 9B v2 131.1K Tokens Kontext zu $0.08/$0.20 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

Nemotron Nano 12B v2 VL

Nativ Multimodale KI

Nemotron Nano 12B v2 VL von NVIDIA ist ein KI-Modell für nativ multimodale Verarbeitung von Text und Bild sowie visuelle Dokumentenanalyse mit 128K Kontextfenster, 110 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 43/100 und $0.12/$0.3 pro

Intelligence Index43 / 100
Input Token:

$0.12 / 1M

Output Token:

$0.30 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

31%

NVIDIA

Nemotron Nano 9B v2

Kompaktes Effizienz-Modell

Nemotron Nano 9B v2 von NVIDIA ist ein KI-Modell für maximale Kosteneffizienz pro Token und ressourcenschonende Produktions-Workloads mit 131K Kontextfenster, 140 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 42/100 und $0.08/$0.2 pro 1M T

Intelligence Index42 / 100
Input Token:

$0.08 / 1M

Output Token:

$0.20 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

32.5%

Wichtigste Unterschiede auf einen Blick

  • Nemotron Nano 9B v2 is 1.5x 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 110 tok/s.
  • Nemotron Nano 9B v2 leads on SWE-bench coding (32.5% vs 31.0%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureNemotron Nano 12B v2 VLNemotron Nano 9B v2
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
4342
Provider
NVIDIANVIDIA
Input Price
Cost per million input tokens
$0.12 / 1M$0.08 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.30 / 1M$0.20 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.07 / 1M$0.05 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
128K tokens~192 A4 pages of text131.1K tokens~197 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
110 tok/s140 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
31%32.5%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
47%48%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.03 / 1M$0.02 / 1M

Wer gewinnt in welcher Disziplin?

At-a-glance decision framework
Coding
Nemotron Nano 9B v2
+1.5% SWE-bench lead
Cost
Nemotron Nano 9B v2
1.5x cheaper monthly runtime
Speed
Nemotron Nano 9B v2
+27% faster generation
Context
Nemotron Nano 9B v2
131.1K tokens window

Geprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich

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

Nemotron Nano 12B v2 VLNemotron Nano 9B v2
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

31%vs32.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

47%vs48%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

70%vs71%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1250ptsvs1245pts
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

27%vs28%
AIME (Advanced Math Competition)

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

52%vs54%
Long-Context Reasoning

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

66%vs68%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

110 tok/s vs140 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
Nemotron Nano 12B v2 VL0.35s
Nemotron Nano 9B v20.28s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Nemotron Nano 12B v2 VL4.90s
Nemotron Nano 9B v23.85s

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)
Nemotron Nano 12B v2 VL Monthly API Bill
$0.49 / month
$0.12/1M in · $0.3/1M out
Nemotron Nano 9B v2 Monthly API Bill
$0.33 / month
$0.08/1M in · $0.2/1M out
Nemotron Nano 9B v2 saves approximately $0.16 / month (33%) under this workload.1.5x Savings

Nemotron Nano 12B v2 VL · Strengths & Key Advantages

  • 128K Kontextfenster und bis zu 8K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 31% · GPQA Diamond 47%)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 110 Token/Sekunde bei nur 350 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Offene Modellgewichte (12B) 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 Nano 9B v2 · Strengths & Key Advantages

  • 131K Kontextfenster und bis zu 8K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 32.5% · GPQA Diamond 48%)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 140 Token/Sekunde bei nur 280 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Offene Modellgewichte (9B) 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.

MetricNemotron Nano 12B v2 VLNemotron Nano 9B v2
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.09$0.06
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
24K22K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
8K8K

Technische Spezifikationen

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureNemotron Nano 12B v2 VLNemotron Nano 9B v2
Official API Model ID (SDK)nemotron-nano-12b-v2-vlnemotron-nano-9b-v2
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2025-102025-08
Knowledge CutoffAugust 2025June 2025
ArchitectureCompact Vision-Language TransformerEfficient Dense Transformer
Parameters12B9B
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 ($0.12/1M in) across full 128K windowFlat rate ($0.08/1M in) across full 131K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.03/1M 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 7 GB VRAM (4-bit Quantized) · 26 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 6 GB VRAM (4-bit Quantized) · 19 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
Output Modalitiestexttext

Nemotron Nano 12B v2 VL vs Nemotron Nano 9B v2: Schnelle Antworten (FAQ)

Which is more intelligent, Nemotron Nano 12B v2 VL or Nemotron Nano 9B v2?

Nemotron Nano 12B v2 VL is more intelligent. It scores 43 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 110 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Nemotron Nano 9B v2 is cheaper at $0.05 per 1M tokens blended, compared with $0.07 (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 0.35s.

Which model has a larger context window?

Nemotron Nano 9B v2 has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 128K tokens.

Fazit

Sowohl Nemotron Nano 12B v2 VL (Optimal für nativ multimodale Verarbeitung von Text und Bild sowie visuelle Dokumentenanalyse, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch Nemotron Nano 9B v2 (Optimal für maximale Kosteneffizienz pro Token und ressourcenschonende Produktions-Workloads, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: Nemotron Nano 12B v2 VL führt bei komplexem Reasoning und Coding, Nemotron Nano 9B v2 liefert den höheren Token-Durchsatz und Nemotron Nano 9B v2 ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – Nemotron Nano 12B v2 VL oder Nemotron Nano 9B v2?+

Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt Nemotron Nano 12B v2 VL vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.

Wie unterscheiden sich die API-Preise von Nemotron Nano 12B v2 VL und Nemotron Nano 9B v2?+

Nemotron Nano 12B v2 VL kostet $0.12 / $0.30 pro 1M Input-/Output-Tokens, Nemotron Nano 9B v2 liegt bei $0.08 / $0.20. Beim gewichteten Gesamtpreis ist Nemotron Nano 9B v2 günstiger.

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

Nemotron Nano 12B v2 VL bietet 128K Tokens Kontext gegenüber 131.1K Tokens bei Nemotron Nano 9B v2. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt Nemotron Nano 9B v2 vorn.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

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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).