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

Revisado por el equipo de investigación de GetInfoUsÚltima revisión: October 2026Política editorial

Cambia y Compara Cualquier Modelo

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Llama Nemotron Rerank VL 1B v2Profile

Llama Nemotron Embed VL 1B v2Profile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

NVIDIA

Llama Nemotron Rerank VL 1B v2

Modelo Ligero y Económico

Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 de NVIDIA es un modelo de IA diseñado para máxima eficiencia de costos por token y alta velocidad en producción, con ventana de contexto de 128K, velocidad de 240 tokens/s, índice de inteligencia de 33/100 y t

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

Embeddings Vectoriales y RAG

Llama Nemotron Embed VL 1B v2 de NVIDIA es un modelo de IA diseñado para búsqueda vectorial semántica, indexación documental y tuberías RAG empresariales, con ventana de contexto de 32K, velocidad de 280 tokens/s, índice de inteligencia de

Intelligence Index32 / 100

Input Token:

$0.02 / 1M

Output Token:

$0.02 / 1M

Context Window:

32K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Diferencias Clave de un Vistazo

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 →

Característica	Llama Nemotron Rerank VL 1B v2	Llama Nemotron Embed VL 1B v2
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	33	32
Provider	NVIDIA	NVIDIA
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 text	32K tokens~48 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	2K	2K
Throughput Speed Tokens generated per second	240 tok/s	280 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	N/A	N/A
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.01 / 1M	$0.01 / 1M

¿Quién gana en cada área?

At-a-glance decision framework

Código

Evaluations ongoing

Costo

Llama Nemotron Embed VL 1B v2

1.5x cheaper monthly runtime

Velocidad

Llama Nemotron Embed VL 1B v2

+17% faster generation

Contexto

Llama Nemotron Rerank VL 1B v2

128K tokens window

Puntuaciones de Benchmarks Verificadas

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

Latencia y Tiempo de Respuesta

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

Simulador Interactivo de Costos de Tokens

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

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% 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

Ventana de contexto de 128K con hasta 2K tokens de salida máxima (Arena Elo 1220)
Rendimiento ágil de 240 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 90 ms
Pesos abiertos (1B) listos para autoalojamiento local o en nube privada mediante vLLM y Ollama

Considerations & Trade-offs

Requiere infraestructura GPU dedicada con suficiente memoria VRAM para inferencia local sin cuantización
En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad

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

Ventana de contexto de 32K con hasta 2K tokens de salida máxima (Arena Elo 1210)
Rendimiento ágil de 280 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 80 ms
Pesos abiertos (1B) listos para autoalojamiento local o en nube privada mediante vLLM y Ollama

Considerations & Trade-offs

Requiere infraestructura GPU dedicada con suficiente memoria VRAM para inferencia local sin cuantización
En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad

Token Use & Task Economics

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

Metric	Llama Nemotron Rerank VL 1B v2	Llama 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	1K	1K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	0K	0K

Especificaciones Técnicas

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Característica	Llama Nemotron Rerank VL 1B v2	Llama Nemotron Embed VL 1B v2
Official API Model ID (SDK)	llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2	llama-nemotron-embed-vl-1b-v2
API Protocol	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date	2026-03	2026-02
Knowledge Cutoff	January 2026	December 2025
Architecture	Cross-Encoder Multimodal Reranking Transformer	Dense Multimodal Embedding Transformer
Parameters	1B	1B
Enterprise Rate Limits (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
Long-Context Tier (>128K/200K)	Flat rate ($0.03/1M in) across full 128K window	Flat rate ($0.02/1M in) across full 32K window
Prompt Cache Policy & TTL	Cached input at $0.008/1M tokens	Cached input at $0.005/1M tokens
Computer Use / GUI Agent	Text-only completion (No GUI action loop)	Text-only completion (No GUI action loop)
MCP & Parallel Tool Calling	Prompt-based JSON extraction only	Prompt-based JSON extraction only
Web Search Grounding & Sandbox	Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools	Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning Support	Full 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 Billing	Text 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 VRAM	BF16 / 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 Classification	Open-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 Control	100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalities	text, vision	text, vision
Output Modalities	score	embedding

Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 vs Llama Nemotron Embed VL 1B v2: Respuestas Rápidas (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.

Veredicto

Tanto Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 (Ideal para máxima eficiencia de costos por token y alta velocidad en producción, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como Llama Nemotron Embed VL 1B v2 (Ideal para búsqueda vectorial semántica, indexación documental y tuberías RAG empresariales, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 lidera en inteligencia general y programación, Llama Nemotron Embed VL 1B v2 ofrece mayor velocidad de generación de tokens y Llama Nemotron Embed VL 1B v2 resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 o Llama Nemotron Embed VL 1B v2?+

En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.

¿Cuánto cuesta la API de Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 frente a Llama Nemotron Embed VL 1B v2?+

Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 cuesta $0.03 / $0.03 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que Llama Nemotron Embed VL 1B v2 cuesta $0.02 / $0.02. En costo combinado, Llama Nemotron Embed VL 1B v2 es la opción más económica.

¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+

Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 cuenta con 128K tokens de contexto frente a 32K tokens de Llama Nemotron Embed VL 1B v2. En velocidad de inferencia, Llama Nemotron Embed VL 1B v2 ofrece un rendimiento superior.

AI Terminology & Guide

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

Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

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

Cambia y Compara Cualquier Modelo

Llama Nemotron Rerank VL 1B v2

Llama Nemotron Embed VL 1B v2

¿Quién gana en cada área?

Puntuaciones de Benchmarks Verificadas

Latencia y Tiempo de Respuesta

Simulador Interactivo de Costos de Tokens

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

Considerations & Trade-offs

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

Considerations & Trade-offs

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Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 vs Llama Nemotron Embed VL 1B v2: Respuestas Rápidas (FAQ)

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