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Head-to-Head Model Comparison

Nemotron 3.5 Content Safety vs Nemotron 3 Content Safety

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Revisado por el equipo de investigación de GetInfoUsÚltima revisión: October 2026Política editorial
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Nemotron 3.5 Content Safety vs Nemotron 3 Content Safety: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Nemotron 3.5 Content Safety de NVIDIA y Nemotron 3 Content Safety de NVIDIA compiten directamente en el ecosistema actual de IA. Nemotron 3.5 Content Safety ofrece una ventana de contexto de 128K tokens a $0.08/$0.16 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que Nemotron 3 Content Safety ofrece 128K tokens de contexto a $0.05/$0.10 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.

Comparación Directa (VS)

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

Nemotron 3.5 Content Safety

Modelo Base de Pesos Abiertos

Nemotron 3.5 Content Safety de NVIDIA es un modelo de IA diseñado para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, con ventana de contexto de 128K, velocidad de 160 tokens/s, índice de inteligencia

Intelligence Index39 / 100
Input Token:

$0.08 / 1M

Output Token:

$0.16 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

NVIDIA

Nemotron 3 Content Safety

Modelo Base de Pesos Abiertos

Nemotron 3 Content Safety de NVIDIA es un modelo de IA diseñado para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, con ventana de contexto de 128K, velocidad de 190 tokens/s, índice de inteligencia d

Intelligence Index37 / 100
Input Token:

$0.05 / 1M

Output Token:

$0.10 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Diferencias Clave de un Vistazo

  • Nemotron 3 Content Safety is 1.6x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Nemotron 3 Content Safety is faster at 190 tok/s vs 160 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
CaracterísticaNemotron 3.5 Content SafetyNemotron 3 Content Safety
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
3937
Provider
NVIDIANVIDIA
Input Price
Cost per million input tokens
$0.08 / 1M$0.05 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.16 / 1M$0.10 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.05 / 1M$0.03 / 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
2K2K
Throughput Speed
Tokens generated per second
160 tok/s190 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.02 / 1M$0.01 / 1M

¿Quién gana en cada área?

At-a-glance decision framework
Código

Evaluations ongoing

Costo
Nemotron 3 Content Safety
1.6x cheaper monthly runtime
Velocidad
Nemotron 3 Content Safety
+19% faster generation
Contexto
Tied
128K tokens window

Puntuaciones de Benchmarks Verificadas

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

Nemotron 3.5 Content SafetyNemotron 3 Content Safety
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1200ptsvs1175pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

160 tok/s vs190 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
Nemotron 3.5 Content Safety0.22s
Nemotron 3 Content Safety0.16s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Nemotron 3.5 Content Safety3.35s
Nemotron 3 Content Safety2.79s

Simulador Interactivo de Costos de Tokens

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 3.5 Content Safety Monthly API Bill
$0.29 / month
$0.08/1M in · $0.16/1M out
Nemotron 3 Content Safety Monthly API Bill
$0.18 / month
$0.05/1M in · $0.1/1M out
Nemotron 3 Content Safety saves approximately $0.11 / month (39%) under this workload.1.6x Savings

Nemotron 3.5 Content Safety · Strengths & Key Advantages

  • Ventana de contexto de 128K con hasta 2K tokens de salida máxima (Arena Elo 1200)
  • Rendimiento ágil de 160 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 220 ms
  • Pesos abiertos (12B) 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

Nemotron 3 Content Safety · Strengths & Key Advantages

  • Ventana de contexto de 128K con hasta 2K tokens de salida máxima (Arena Elo 1175)
  • Rendimiento ágil de 190 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 160 ms
  • Pesos abiertos (8B) 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.

MetricNemotron 3.5 Content SafetyNemotron 3 Content Safety
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.02$0.01
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
2K2K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
1K0K

Especificaciones Técnicas

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

CaracterísticaNemotron 3.5 Content SafetyNemotron 3 Content Safety
Official API Model ID (SDK)nemotron-3-5-content-safetynemotron-3-content-safety
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2026-062026-04
Knowledge CutoffApril 2026February 2026
ArchitectureMultimodal Safety & Compliance ClassifierEnterprise Safety Classifier Transformer
Parameters12B8B
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 ($0.08/1M in) across full 128K windowFlat rate ($0.05/1M in) across full 128K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.02/1M tokensCached input at $0.01/1M 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)
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) · 5 GB VRAM (4-bit Quantized) · 17 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 3.5 Content Safety vs Nemotron 3 Content Safety: Respuestas Rápidas (FAQ)

Which is more intelligent, Nemotron 3.5 Content Safety or Nemotron 3 Content Safety?

Nemotron 3.5 Content Safety is more intelligent. It scores 39 compared with 37 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Nemotron 3 Content Safety is faster, generating 190 tokens per second compared with 160 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Nemotron 3 Content Safety is cheaper at $0.03 per 1M tokens blended, compared with $0.05 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Nemotron 3 Content Safety has lower latency, with a time to first token of 0.16s compared with 0.22s.

Veredicto

Tanto Nemotron 3.5 Content Safety (Ideal para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como Nemotron 3 Content Safety (Ideal para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: Nemotron 3.5 Content Safety lidera en inteligencia general y programación, Nemotron 3 Content Safety ofrece mayor velocidad de generación de tokens y Nemotron 3 Content Safety resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, Nemotron 3.5 Content Safety o Nemotron 3 Content Safety?+

En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Nemotron 3.5 Content Safety obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.

¿Cuánto cuesta la API de Nemotron 3.5 Content Safety frente a Nemotron 3 Content Safety?+

Nemotron 3.5 Content Safety cuesta $0.08 / $0.16 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que Nemotron 3 Content Safety cuesta $0.05 / $0.10. En costo combinado, Nemotron 3 Content Safety es la opción más económica.

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

Nemotron 3.5 Content Safety cuenta con 128K tokens de contexto frente a 128K tokens de Nemotron 3 Content Safety. En velocidad de inferencia, Nemotron 3 Content Safety ofrece un rendimiento superior.

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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Las puntuaciones de benchmarks, precios por token y límites de tasa evolucionan rápidamente. Verifique siempre las especificaciones actuales en la documentación oficial del proveedor.

Fuentes: Documentación oficial de API de NVIDIA y NVIDIA, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).