Nemotron Nano 9B v2 vs Nemotron Research Reasoning
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Nemotron Nano 9B v2 de NVIDIA y Nemotron Research Reasoning de NVIDIA compiten directamente en el ecosistema actual de IA. Nemotron Nano 9B v2 ofrece una ventana de contexto de 131.1K tokens a $0.08/$0.20 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que Nemotron Research Reasoning ofrece 128K tokens de contexto a $0.00/$0.00 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.
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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%
Nemotron Research Reasoning
Razonamiento de Pesos AbiertosNemotron Research Reasoning 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 45 tokens/s, índice de inteligencia
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
48.5%
Diferencias Clave de un Vistazo
- Nemotron Research Reasoning is 1.0x 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 45 tok/s.
- Nemotron Research Reasoning leads on SWE-bench coding (48.5% vs 32.5%).
| Característica | Nemotron Nano 9B v2 | Nemotron Research Reasoning |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 42 | 68 |
Provider | NVIDIA | NVIDIA |
Input Price Cost per million input tokens | $0.08 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.20 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.05 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 131.1K tokens~197 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 140 tok/s | 45 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 32.5% | 48.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 48% | 62% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.02 / 1M | $0.00 / 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 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
Nemotron Research Reasoning · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 128K con hasta 16K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 48.5% · GPQA Diamond 62%)
- Rendimiento ágil de 45 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 520 ms
- Pesos abiertos (70B) 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 9B v2 | Nemotron Research Reasoning |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.06 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 22K | 18K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 8K | 12K |
Especificaciones Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Característica | Nemotron Nano 9B v2 | Nemotron Research Reasoning |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | nemotron-nano-9b-v2 | nemotron-research-reasoning |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-08 | 2025-08 |
| Knowledge Cutoff | June 2025 | July 2025 |
| Architecture | Efficient Dense Transformer | Research-Grade Dense Transformer |
| Parameters | 9B | 70B |
| 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 ($0.08/1M in) across full 131K window | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.02/1M tokens | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) |
| 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) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 6 GB VRAM (4-bit Quantized) · 19 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 43 GB VRAM (4-bit Quantized) · 151 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 Nano 9B v2 vs Nemotron Research Reasoning: Respuestas Rápidas (FAQ)
Which is more intelligent, Nemotron Nano 9B v2 or Nemotron Research Reasoning?
Nemotron Research Reasoning is more intelligent. It scores 68 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 45 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Nemotron Research Reasoning is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.05 (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 0.52s.
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 9B v2 (Ideal para máxima eficiencia de costos por token y alta velocidad en producción, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como Nemotron Research Reasoning (Ideal para razonamiento de cadena de pensamiento con pesos abiertos y alta eficiencia algorítmica, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: Nemotron Research Reasoning lidera en inteligencia general y programación, Nemotron Nano 9B v2 ofrece mayor velocidad de generación de tokens y Nemotron Research Reasoning resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, Nemotron Nano 9B v2 o Nemotron Research Reasoning?+
En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Nemotron Research Reasoning obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.
¿Cuánto cuesta la API de Nemotron Nano 9B v2 frente a Nemotron Research Reasoning?+
Nemotron Nano 9B v2 cuesta $0.08 / $0.20 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que Nemotron Research Reasoning cuesta $0.00 / $0.00. En costo combinado, Nemotron Research Reasoning es la opción más económica.
¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+
Nemotron Nano 9B v2 cuenta con 131.1K tokens de contexto frente a 128K tokens de Nemotron Research Reasoning. 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).