Head-to-Head Model Comparison

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct vs Nemotron Mini 4B Instruct

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Vérifié par l’équipe de recherche de GetInfoUsDernière révision : October 2026Politique éditoriale

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Llama 3.1 Nemotron 70B InstructProfile

Nemotron Mini 4B InstructProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

NVIDIA

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct

Modèle de Base à Poids Ouverts

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct de NVIDIA est un modèle d’IA conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, offrant une fenêtre de contexte de 128K, une vitesse de 80 tokens/s, un ind

Intelligence Index47 / 100

Input Token:

$0.35 / 1M

Output Token:

$0.70 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

41.2%

NVIDIA

Nemotron Mini 4B Instruct

Modèle de Base à Poids Ouverts

Nemotron Mini 4B Instruct de NVIDIA est un modèle d’IA conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, offrant une fenêtre de contexte de 128K, une vitesse de 160 tokens/s, un indice d

Intelligence Index35 / 100

Input Token:

$0.05 / 1M

Output Token:

$0.15 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

22%

Différences Clés en un Coup d’Œil

Nemotron Mini 4B Instruct is 5.4x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
Nemotron Mini 4B Instruct is faster at 160 tok/s vs 80 tok/s.
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct leads on SWE-bench coding (41.2% vs 22.0%).

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Caractéristique	Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct	Nemotron Mini 4B Instruct
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	47	35
Provider	NVIDIA	NVIDIA
Input Price Cost per million input tokens	$0.35 / 1M	$0.05 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$0.70 / 1M	$0.15 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$0.21 / 1M	$0.04 / 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	8K	4K
Throughput Speed Tokens generated per second	80 tok/s	160 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	41.2%	22%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	58.5%	38%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.10 / 1M	$0.02 / 1M

Qui gagne où ?

At-a-glance decision framework

Code

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct

+19.2% SWE-bench lead

Coût

Nemotron Mini 4B Instruct

5.4x cheaper monthly runtime

Vitesse

Nemotron Mini 4B Instruct

+100% faster generation

Contexte

Tied

128K tokens window

Scores de Benchmarks Vérifiés

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

Llama 3.1 Nemotron 70B InstructNemotron Mini 4B Instruct

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

41.2%vs22%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

58.5%vs38%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

79.2%vs58.5%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1318ptsvs1180pts

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

38%vs20%

AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

68%vs38%

Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

75%vs58%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

80 tok/s vs160 tok/s

Latence et Temps de Réponse

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 3.1 Nemotron 70B Instruct0.45s

Nemotron Mini 4B Instruct0.25s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct6.70s

Nemotron Mini 4B Instruct3.38s

Simulateur Interactif de Coût 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 3.1 Nemotron 70B Instruct Monthly API Bill

$1.30 / month

$0.35/1M in · $0.7/1M out

Nemotron Mini 4B Instruct Monthly API Bill

$0.24 / month

$0.05/1M in · $0.15/1M out

Nemotron Mini 4B Instruct saves approximately $1.06 / month (82%) under this workload.5.4x Savings

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct · Strengths & Key Advantages

Fenêtre de contexte de 128K et capacité de sortie maximale de 8K tokens (SWE-bench Verified 41.2% · GPQA Diamond 58.5%)
Débit rapide de 80 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 450 ms
Poids ouverts (70B) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama

Considerations & Trade-offs

Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs

Nemotron Mini 4B Instruct · Strengths & Key Advantages

Fenêtre de contexte de 128K et capacité de sortie maximale de 4K tokens (SWE-bench Verified 22% · GPQA Diamond 38%)
Débit rapide de 160 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 250 ms
Poids ouverts (4B) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama

Considerations & Trade-offs

Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs

Token Use & Task Economics

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

Metric	Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct	Nemotron Mini 4B Instruct
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.28	$0.03
Output Tokens / Task Tokens generated per task	32K	15K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	0K	0K

Spécifications Techniques

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Caractéristique	Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct	Nemotron Mini 4B Instruct
Official API Model ID (SDK)	llama-3-1-nemotron-70b	nemotron-mini-4b
API Protocol	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date	2025-04	2024-08
Knowledge Cutoff	December 2024	June 2024
Architecture	RLHF Aligned Llama 3.1 Derivative	Pruned and Distilled Compact Transformer
Parameters	70B	4B
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 ($0.35/1M in) across full 128K window	Flat rate ($0.05/1M in) across full 128K window
Prompt Cache Policy & TTL	Cached input at $0.1/1M 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)	Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAM	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 43 GB VRAM (4-bit Quantized) · 151 GB VRAM (Native BF16)	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 2 GB VRAM (4-bit Quantized) · 9 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

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct vs Nemotron Mini 4B Instruct: Réponses Rapides (FAQ)

Which is more intelligent, Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct or Nemotron Mini 4B Instruct?

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct is more intelligent. It scores 47 compared with 35 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Nemotron Mini 4B Instruct is faster, generating 160 tokens per second compared with 80 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Nemotron Mini 4B Instruct is cheaper at $0.04 per 1M tokens blended, compared with $0.21 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Nemotron Mini 4B Instruct has lower latency, with a time to first token of 0.25s compared with 0.45s.

Verdict

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct (Conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Nemotron Mini 4B Instruct (Conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Nemotron Mini 4B Instruct assure un débit supérieur et Nemotron Mini 4B Instruct offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.

Questions fréquentes

Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct ou Nemotron Mini 4B Instruct ?+

Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.

Quelle est la différence de prix API entre Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct et Nemotron Mini 4B Instruct ?+

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct est facturé $0.35 / $0.70 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.05 / $0.15 pour Nemotron Mini 4B Instruct. En coût pondéré, Nemotron Mini 4B Instruct est plus économique.

Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct prend en charge 128K tokens contre 128K tokens pour Nemotron Mini 4B Instruct. Côté vitesse de génération, Nemotron Mini 4B Instruct est le plus rapide.

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

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct vs Nemotron Mini 4B Instruct

Changez et Comparez les Modèles

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct

Nemotron Mini 4B Instruct

Qui gagne où ?

Scores de Benchmarks Vérifiés

Latence et Temps de Réponse

Simulateur Interactif de Coût de Tokens

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Nemotron Mini 4B Instruct · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

Spécifications Techniques

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct vs Nemotron Mini 4B Instruct: Réponses Rapides (FAQ)

Verdict

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