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Head-to-Head Model Comparison

Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning vs Nemotron 3 Super 120B A12B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Vérifié par l’équipe de recherche de GetInfoUsDernière révision : October 2026Politique éditoriale
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Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning vs Nemotron 3 Super 120B A12B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning de NVIDIA et Nemotron 3 Super 120B A12B de NVIDIA sont deux modèles d’IA de premier plan. Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning propose une fenêtre de contexte de 256K tokens au tarif de $0.20/$0.60 par million de tokens, tandis que Nemotron 3 Super 120B A12B offre 262.1K tokens de contexte à $0.30/$0.80 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.

Comparaison Face-à-Face (VS)

Changez et Comparez les Modèles

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
NVIDIA

Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning

IA Multimodale Native

Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning 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 256K, une vitesse de 105 tokens/s, un

Intelligence Index48 / 100
Input Token:

$0.20 / 1M

Output Token:

$0.60 / 1M

Context Window:

256K tokens

SWE-bench Verified:

42%

NVIDIA

Nemotron 3 Super 120B A12B

IA Agentique et Outils Autonomes

Nemotron 3 Super 120B A12B de NVIDIA est un modèle d’IA conçu pour les flux de travail agentiques autonomes, l’appel d’outils et l’orchestration multi-étapes, offrant une fenêtre de contexte de 262K, une vitesse de 85 tokens/s, un indice d’

Intelligence Index53 / 100
Input Token:

$0.30 / 1M

Output Token:

$0.80 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

51%

Différences Clés en un Coup d’Œil

  • Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning is 1.4x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Nemotron 3 Super 120B A12B has a larger context window (262K vs 256K tokens).
  • Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning is faster at 105 tok/s vs 85 tok/s.
  • Nemotron 3 Super 120B A12B leads on SWE-bench coding (51.0% vs 42.0%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
CaractéristiqueNemotron 3 Nano Omni 30B A3B ReasoningNemotron 3 Super 120B A12B
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
4853
Provider
NVIDIANVIDIA
Input Price
Cost per million input tokens
$0.20 / 1M$0.30 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.60 / 1M$0.80 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.14 / 1M$0.18 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
256K tokens~384 A4 pages of text262.1K tokens~393 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
16K33K
Throughput Speed
Tokens generated per second
105 tok/s85 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
42%51%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
56.5%64.5%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.05 / 1M$0.06 / 1M

Qui gagne où ?

At-a-glance decision framework
Code
Nemotron 3 Super 120B A12B
+9.0% SWE-bench lead
Coût
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning
1.4x cheaper monthly runtime
Vitesse
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning
+24% faster generation
Contexte
Nemotron 3 Super 120B A12B
262.1K tokens window

Scores de Benchmarks Vérifiés

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

Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B ReasoningNemotron 3 Super 120B A12B
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

42%vs51%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

56.5%vs64.5%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

77.2%vs82.8%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1310ptsvs1350pts
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

36.5%vs45%
AIME (Advanced Math Competition)

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

66%vs74%
Long-Context Reasoning

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

78%vs82%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

105 tok/s vs85 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
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning0.38s
Nemotron 3 Super 120B A12B0.46s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning5.14s
Nemotron 3 Super 120B A12B6.34s

Simulateur Interactif de Coût de Tokens

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning Monthly API Bill
$0.92 / month
$0.2/1M in · $0.6/1M out
Nemotron 3 Super 120B A12B Monthly API Bill
$1.26 / month
$0.3/1M in · $0.8/1M out
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning saves approximately $0.34 / month (27%) under this workload.1.4x Savings

Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning · Strengths & Key Advantages

  • Fenêtre de contexte de 256K et capacité de sortie maximale de 16K tokens (SWE-bench Verified 42% · GPQA Diamond 56.5%)
  • Débit rapide de 105 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 380 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 3 Super 120B A12B · Strengths & Key Advantages

  • Fenêtre de contexte de 262K et capacité de sortie maximale de 33K tokens (SWE-bench Verified 51% · GPQA Diamond 64.5%)
  • Débit rapide de 85 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 460 ms
  • Poids ouverts (120B (12B 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

Token Use & Task Economics

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

MetricNemotron 3 Nano Omni 30B A3B ReasoningNemotron 3 Super 120B A12B
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.22$0.38
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
28K38K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
12K18K

Spécifications Techniques

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

CaractéristiqueNemotron 3 Nano Omni 30B A3B ReasoningNemotron 3 Super 120B A12B
Official API Model ID (SDK)nemotron-3-nano-omni-30b-a3bnemotron-3-super-120b-a12b
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2026-042026-03
Knowledge CutoffFebruary 2026January 2026
ArchitectureOmnimodal Sparse MoE (30B Total / 3B Active)High-Throughput Sparse MoE (120B Total / 12B Active)
Parameters30B (3B active MoE)120B (12B active MoE)
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed CloudUnlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($0.2/1M in) across full 256K windowFlat rate ($0.3/1M in) across full 262K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.05/1M tokensCached input at $0.06/1M tokens
Computer Use / GUI AgentAPI / 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 CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportFull 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 BillingText BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / 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) · 74 GB VRAM (4-bit Quantized) · 258 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier ClassificationOpen-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 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestext, vision, audiotext
Output Modalitiestexttext

Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning vs Nemotron 3 Super 120B A12B: Réponses Rapides (FAQ)

Which is more intelligent, Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning or Nemotron 3 Super 120B A12B?

Nemotron 3 Super 120B A12B is more intelligent. It scores 53 compared with 48 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning is faster, generating 105 tokens per second compared with 85 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning is cheaper at $0.14 per 1M tokens blended, compared with $0.18 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning has lower latency, with a time to first token of 0.38s compared with 0.46s.

Which model has a larger context window?

Nemotron 3 Super 120B A12B has a larger context window, supporting 262.1K tokens compared with 256K tokens.

Verdict

Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning (Conçu pour la compréhension multimodale native (texte, vision) et l’analyse de documents complexes, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Nemotron 3 Super 120B A12B (Conçu pour les flux de travail agentiques autonomes, l’appel d’outils et l’orchestration multi-étapes, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Nemotron 3 Super 120B A12B domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning assure un débit supérieur et Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.

Questions fréquentes

Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning ou Nemotron 3 Super 120B A12B ?+

Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Nemotron 3 Super 120B A12B 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 Omni 30B A3B Reasoning et Nemotron 3 Super 120B A12B ?+

Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning est facturé $0.20 / $0.60 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.30 / $0.80 pour Nemotron 3 Super 120B A12B. En coût pondéré, Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning est plus économique.

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

Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning prend en charge 256K tokens contre 262.1K tokens pour Nemotron 3 Super 120B A12B. Côté vitesse de génération, Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning est le plus rapide.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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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).