Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 vs Llama Nemotron Embed VL 1B v2
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 de NVIDIA et Llama Nemotron Embed VL 1B v2 de NVIDIA sont deux modèles d’IA de premier plan. Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 propose une fenêtre de contexte de 128K tokens au tarif de $0.03/$0.03 par million de tokens, tandis que Llama Nemotron Embed VL 1B v2 offre 32K tokens de contexte à $0.02/$0.02 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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Llama Nemotron Rerank VL 1B v2
Modèle Léger et ÉconomiqueLlama Nemotron Rerank VL 1B v2 de NVIDIA est un modèle d’IA conçu pour une efficacité économique maximale par token et une exécution légère à grande échelle, offrant une fenêtre de contexte de 128K, une vitesse de 240 tokens/s, un indice d’
$0.03 / 1M
$0.03 / 1M
128K tokens
N/A
Llama Nemotron Embed VL 1B v2
Embeddings Vectoriels et RAGLlama Nemotron Embed VL 1B v2 de NVIDIA est un modèle d’IA conçu pour la recherche vectorielle sémantique, l’indexation haute dimension et les pipelines RAG, offrant une fenêtre de contexte de 32K, une vitesse de 280 tokens/s, un indice d’i
$0.02 / 1M
$0.02 / 1M
32K tokens
N/A
Différences Clés en un Coup d’Œil
- Llama Nemotron Embed VL 1B v2 is 1.5x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 has a larger context window (128K vs 32K tokens).
- Llama Nemotron Embed VL 1B v2 is faster at 280 tok/s vs 240 tok/s.
| Caractéristique | Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 | Llama Nemotron Embed VL 1B v2 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 33 | 32 |
Provider | NVIDIA | NVIDIA |
Input Price Cost per million input tokens | $0.03 / 1M | $0.02 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.03 / 1M | $0.02 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.01 / 1M | $0.01 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 32K tokens~48 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 2K | 2K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 240 tok/s | 280 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 |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Scores de Benchmarks Vérifiés
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.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 128K et capacité de sortie maximale de 2K tokens (Arena Elo 1220)
- Débit rapide de 240 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 90 ms
- Poids ouverts (1B) 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
Llama Nemotron Embed VL 1B v2 · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 32K et capacité de sortie maximale de 2K tokens (Arena Elo 1210)
- Débit rapide de 280 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 80 ms
- Poids ouverts (1B) 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 Nemotron Rerank VL 1B v2 | Llama Nemotron Embed VL 1B v2 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.01 | $0.01 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 1K | 1K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 | Llama Nemotron Embed VL 1B v2 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2 | llama-nemotron-embed-vl-1b-v2 |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-03 | 2026-02 |
| Knowledge Cutoff | January 2026 | December 2025 |
| Architecture | Cross-Encoder Multimodal Reranking Transformer | Dense Multimodal Embedding Transformer |
| Parameters | 1B | 1B |
| 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 ($0.03/1M in) across full 128K window | Flat rate ($0.02/1M in) across full 32K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.008/1M tokens | Cached input at $0.005/1M 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 2 GB VRAM (4-bit Quantized) · 4 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 2 GB VRAM (4-bit Quantized) · 4 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, vision |
| Output Modalities | score | embedding |
Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 vs Llama Nemotron Embed VL 1B v2: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 or Llama Nemotron Embed VL 1B v2?
Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 is more intelligent. It scores 33 compared with 32 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Llama Nemotron Embed VL 1B v2 is faster, generating 280 tokens per second compared with 240 tokens per second.
Which model has lower latency?
Llama Nemotron Embed VL 1B v2 has lower latency, with a time to first token of 0.08s compared with 0.09s.
Which model has a larger context window?
Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 has a larger context window, supporting 128K tokens compared with 32K tokens.
Verdict
Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 (Conçu pour une efficacité économique maximale par token et une exécution légère à grande échelle, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Llama Nemotron Embed VL 1B v2 (Conçu pour la recherche vectorielle sémantique, l’indexation haute dimension et les pipelines RAG, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Llama Nemotron Embed VL 1B v2 assure un débit supérieur et Llama Nemotron Embed VL 1B v2 offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 ou Llama Nemotron Embed VL 1B v2 ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 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 Nemotron Rerank VL 1B v2 et Llama Nemotron Embed VL 1B v2 ?+
Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 est facturé $0.03 / $0.03 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.02 / $0.02 pour Llama Nemotron Embed VL 1B v2. En coût pondéré, Llama Nemotron Embed VL 1B v2 est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 prend en charge 128K tokens contre 32K tokens pour Llama Nemotron Embed VL 1B v2. Côté vitesse de génération, Llama Nemotron Embed VL 1B v2 est le plus rapide.
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Sources: Documentation API officielle de NVIDIA et NVIDIA, fiches système et benchmarks indépendants (2026).