Nemotron 3 Nano 30B A3B vs Nemotron Nano 12B v2 VL
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Nemotron 3 Nano 30B A3B de NVIDIA et Nemotron Nano 12B v2 VL de NVIDIA sont deux modèles d’IA de premier plan. Nemotron 3 Nano 30B A3B propose une fenêtre de contexte de 262.1K tokens au tarif de $0.10/$0.25 par million de tokens, tandis que Nemotron Nano 12B v2 VL offre 128K tokens de contexte à $0.12/$0.30 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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Nemotron 3 Nano 30B A3B
Modèle de Base à Poids OuvertsNemotron 3 Nano 30B A3B 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 262K, une vitesse de 130 tokens/s, un indice d’i
$0.10 / 1M
$0.25 / 1M
262.1K tokens
38%
Nemotron Nano 12B v2 VL
IA Multimodale NativeNemotron Nano 12B v2 VL de NVIDIA est un modèle d’IA conçu pour la compréhension multimodale native (texte, vision) et l’analyse de documents complexes, offrant une fenêtre de contexte de 128K, une vitesse de 110 tokens/s, un indice d’intel
$0.12 / 1M
$0.30 / 1M
128K tokens
31%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- Nemotron 3 Nano 30B A3B is 1.2x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Nemotron 3 Nano 30B A3B has a larger context window (262K vs 128K tokens).
- Nemotron 3 Nano 30B A3B is faster at 130 tok/s vs 110 tok/s.
- Nemotron 3 Nano 30B A3B leads on SWE-bench coding (38.0% vs 31.0%).
| Caractéristique | Nemotron 3 Nano 30B A3B | Nemotron Nano 12B v2 VL |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 45 | 43 |
Provider | NVIDIA | NVIDIA |
Input Price Cost per million input tokens | $0.10 / 1M | $0.12 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.25 / 1M | $0.30 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.06 / 1M | $0.07 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 262.1K tokens~393 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 130 tok/s | 110 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 38% | 31% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 54% | 47% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.02 / 1M | $0.03 / 1M |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkScores de Benchmarks Vérifiés
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.
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.
Nemotron 3 Nano 30B A3B · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 262K et capacité de sortie maximale de 16K tokens (SWE-bench Verified 38% · GPQA Diamond 54%)
- Débit rapide de 130 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 320 ms
- Poids ouverts (30B (3B MoE)) 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 Nano 12B v2 VL · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 128K et capacité de sortie maximale de 8K tokens (SWE-bench Verified 31% · GPQA Diamond 47%)
- Débit rapide de 110 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 350 ms
- Poids ouverts (12B) 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 | Nemotron 3 Nano 30B A3B | Nemotron Nano 12B v2 VL |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.12 | $0.09 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 28K | 24K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 10K | 8K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | Nemotron 3 Nano 30B A3B | Nemotron Nano 12B v2 VL |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | nemotron-3-nano-30b-a3b | nemotron-nano-12b-v2-vl |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-12 | 2025-10 |
| Knowledge Cutoff | October 2025 | August 2025 |
| Architecture | Sparse Mixture-of-Experts (30B Total / 3B Active) | Compact Vision-Language Transformer |
| Parameters | 30B (3B active MoE) | 12B |
| 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 ($0.1/1M in) across full 262K window | Flat rate ($0.12/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.02/1M tokens | Cached input at $0.03/1M 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 19 GB VRAM (4-bit Quantized) · 65 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 7 GB VRAM (4-bit Quantized) · 26 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, vision |
| Output Modalities | text | text |
Nemotron 3 Nano 30B A3B vs Nemotron Nano 12B v2 VL: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, Nemotron 3 Nano 30B A3B or Nemotron Nano 12B v2 VL?
Nemotron 3 Nano 30B A3B is more intelligent. It scores 45 compared with 43 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Nemotron 3 Nano 30B A3B is faster, generating 130 tokens per second compared with 110 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Nemotron 3 Nano 30B A3B is cheaper at $0.06 per 1M tokens blended, compared with $0.07 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Nemotron 3 Nano 30B A3B has lower latency, with a time to first token of 0.32s compared with 0.35s.
Which model has a larger context window?
Nemotron 3 Nano 30B A3B has a larger context window, supporting 262.1K tokens compared with 128K tokens.
Verdict
Nemotron 3 Nano 30B A3B (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 Nano 12B v2 VL (Conçu pour la compréhension multimodale native (texte, vision) et l’analyse de documents complexes, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Nemotron 3 Nano 30B A3B domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Nemotron 3 Nano 30B A3B assure un débit supérieur et Nemotron 3 Nano 30B A3B offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Nemotron 3 Nano 30B A3B ou Nemotron Nano 12B v2 VL ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Nemotron 3 Nano 30B A3B prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre Nemotron 3 Nano 30B A3B et Nemotron Nano 12B v2 VL ?+
Nemotron 3 Nano 30B A3B est facturé $0.10 / $0.25 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.12 / $0.30 pour Nemotron Nano 12B v2 VL. En coût pondéré, Nemotron 3 Nano 30B A3B est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Nemotron 3 Nano 30B A3B prend en charge 262.1K tokens contre 128K tokens pour Nemotron Nano 12B v2 VL. Côté vitesse de génération, Nemotron 3 Nano 30B A3B est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Les scores de benchmarks, tarifs par token et limites évoluent rapidement. Vérifiez toujours les spécifications actuelles sur la documentation officielle du fournisseur.
Sources: Documentation API officielle de NVIDIA et NVIDIA, fiches système et benchmarks indépendants (2026).