Nemotron Content Safety Reasoning 4B vs Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Nemotron Content Safety Reasoning 4B de NVIDIA y Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 de NVIDIA compiten directamente en el ecosistema actual de IA. Nemotron Content Safety Reasoning 4B ofrece una ventana de contexto de 128K tokens a $0.05/$0.15 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 ofrece 128K tokens de contexto a $0.05/$0.10 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.
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Nemotron Content Safety Reasoning 4B
Razonamiento de Pesos AbiertosNemotron Content Safety Reasoning 4B de NVIDIA es un modelo de IA diseñado para razonamiento de cadena de pensamiento con pesos abiertos y alta eficiencia algorítmica, con ventana de contexto de 128K, velocidad de 150 tokens/s, índice de in
$0.05 / 1M
$0.15 / 1M
128K tokens
N/A
Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3
Modelo Base de Pesos AbiertosLlama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 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 180 tokens/s, índice de in
$0.05 / 1M
$0.10 / 1M
128K tokens
N/A
Diferencias Clave de un Vistazo
- Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 is 1.3x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 is faster at 180 tok/s vs 150 tok/s.
| Característica | Nemotron Content Safety Reasoning 4B | Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 38 | 36 |
Provider | NVIDIA | NVIDIA |
Input Price Cost per million input tokens | $0.05 / 1M | $0.05 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.15 / 1M | $0.10 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.03 / 1M | $0.03 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 4K | 2K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 150 tok/s | 180 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 frameworkEvaluations ongoing
Puntuaciones de Benchmarks Verificadas
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Latencia y Tiempo de Respuesta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interactivo de Costos de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Nemotron Content Safety Reasoning 4B · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 128K con hasta 4K tokens de salida máxima (Arena Elo 1190)
- Rendimiento ágil de 150 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 240 ms
- Pesos abiertos (4B) 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 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 128K con hasta 2K tokens de salida máxima (Arena Elo 1160)
- Rendimiento ágil de 180 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 180 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.
| Metric | Nemotron Content Safety Reasoning 4B | Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.02 | $0.01 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 4K | 2K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 2K | 0K |
Especificaciones Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Característica | Nemotron Content Safety Reasoning 4B | Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | nemotron-content-safety-reasoning-4b | llama-3-1-nemotron-safety-guard-8b-v3 |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-01 | 2025-10 |
| Knowledge Cutoff | November 2025 | August 2025 |
| Architecture | Reasoning-Augmented Safety Classifier | Specialized Guardrail Classifier Transformer |
| Parameters | 4B | 8B |
| 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 ($0.05/1M in) across full 128K window | Flat rate ($0.05/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.01/1M tokens | Cached input at $0.01/1M 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) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 2 GB VRAM (4-bit Quantized) · 9 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 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 | text |
| Output Modalities | text | text |
Nemotron Content Safety Reasoning 4B vs Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3: Respuestas Rápidas (FAQ)
Which is more intelligent, Nemotron Content Safety Reasoning 4B or Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3?
Nemotron Content Safety Reasoning 4B is more intelligent. It scores 38 compared with 36 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 is faster, generating 180 tokens per second compared with 150 tokens per second.
Which model has lower latency?
Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 has lower latency, with a time to first token of 0.18s compared with 0.24s.
Veredicto
Tanto Nemotron Content Safety Reasoning 4B (Ideal para razonamiento de cadena de pensamiento con pesos abiertos y alta eficiencia algorítmica, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 (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 Content Safety Reasoning 4B lidera en inteligencia general y programación, Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 ofrece mayor velocidad de generación de tokens y Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, Nemotron Content Safety Reasoning 4B o Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3?+
En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Nemotron Content Safety Reasoning 4B obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.
¿Cuánto cuesta la API de Nemotron Content Safety Reasoning 4B frente a Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3?+
Nemotron Content Safety Reasoning 4B cuesta $0.05 / $0.15 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 cuesta $0.05 / $0.10. En costo combinado, Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 es la opción más económica.
¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+
Nemotron Content Safety Reasoning 4B cuenta con 128K tokens de contexto frente a 128K tokens de Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3. En velocidad de inferencia, Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 ofrece un rendimiento superior.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Fuentes: Documentación oficial de API de NVIDIA y NVIDIA, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).