Nemotron Nano 12B v2 VL vs Nemotron Nano 9B v2
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Nemotron Nano 12B v2 VL de NVIDIA y Nemotron Nano 9B v2 de NVIDIA compiten directamente en el ecosistema actual de IA. Nemotron Nano 12B v2 VL ofrece una ventana de contexto de 128K tokens a $0.12/$0.30 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que Nemotron Nano 9B v2 ofrece 131.1K tokens de contexto a $0.08/$0.20 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.
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Nemotron Nano 12B v2 VL
IA Multimodal NativaNemotron Nano 12B v2 VL de NVIDIA es un modelo de IA diseñado para comprensión multimodal nativa de texto e imagen y análisis visual de documentos, con ventana de contexto de 128K, velocidad de 110 tokens/s, índice de inteligencia de 43/100
$0.12 / 1M
$0.30 / 1M
128K tokens
31%
Nemotron Nano 9B v2
Modelo Ligero y EconómicoNemotron Nano 9B 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 131K, velocidad de 140 tokens/s, índice de inteligencia de 42/100 y tarifa de $0
$0.08 / 1M
$0.20 / 1M
131.1K tokens
32.5%
Diferencias Clave de un Vistazo
- 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%).
| Característica | Nemotron Nano 12B v2 VL | Nemotron Nano 9B v2 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 43 | 42 |
Provider | NVIDIA | NVIDIA |
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 text | 131.1K tokens~197 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 110 tok/s | 140 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 |
¿Quién gana en cada área?
At-a-glance decision frameworkPuntuaciones de Benchmarks Verificadas
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
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 Nano 12B v2 VL · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 128K con hasta 8K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 31% · GPQA Diamond 47%)
- Rendimiento ágil de 110 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 350 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 Nano 9B v2 · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 131K con hasta 8K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 32.5% · GPQA Diamond 48%)
- Rendimiento ágil de 140 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 280 ms
- Pesos abiertos (9B) 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 Nano 12B v2 VL | Nemotron Nano 9B v2 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.09 | $0.06 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 24K | 22K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 8K | 8K |
Especificaciones Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Característica | Nemotron Nano 12B v2 VL | Nemotron Nano 9B v2 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | nemotron-nano-12b-v2-vl | nemotron-nano-9b-v2 |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-10 | 2025-08 |
| Knowledge Cutoff | August 2025 | June 2025 |
| Architecture | Compact Vision-Language Transformer | Efficient Dense Transformer |
| Parameters | 12B | 9B |
| 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 ($0.12/1M in) across full 128K window | Flat rate ($0.08/1M in) across full 131K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.03/1M tokens | Cached input at $0.02/1M tokens |
| Computer Use / GUI Agent | API / 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 Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| 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) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / 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 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 |
| Output Modalities | text | text |
Nemotron Nano 12B v2 VL vs Nemotron Nano 9B v2: Respuestas Rápidas (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.
Veredicto
Tanto Nemotron Nano 12B v2 VL (Ideal para comprensión multimodal nativa de texto e imagen y análisis visual de documentos, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como Nemotron Nano 9B v2 (Ideal para máxima eficiencia de costos por token y alta velocidad en producción, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: Nemotron Nano 12B v2 VL lidera en inteligencia general y programación, Nemotron Nano 9B v2 ofrece mayor velocidad de generación de tokens y Nemotron Nano 9B v2 resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, Nemotron Nano 12B v2 VL o Nemotron Nano 9B v2?+
En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Nemotron Nano 12B v2 VL obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.
¿Cuánto cuesta la API de Nemotron Nano 12B v2 VL frente a Nemotron Nano 9B v2?+
Nemotron Nano 12B v2 VL cuesta $0.12 / $0.30 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que Nemotron Nano 9B v2 cuesta $0.08 / $0.20. En costo combinado, Nemotron Nano 9B v2 es la opción más económica.
¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+
Nemotron Nano 12B v2 VL cuenta con 128K tokens de contexto frente a 131.1K tokens de Nemotron Nano 9B v2. En velocidad de inferencia, Nemotron Nano 9B v2 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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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).