Nemotron Content Safety Reasoning 4B vs Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Nemotron Content Safety Reasoning 4B de NVIDIA et Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 de NVIDIA sont deux modèles d’IA de premier plan. Nemotron Content Safety Reasoning 4B propose une fenêtre de contexte de 128K tokens au tarif de $0.05/$0.15 par million de tokens, tandis que Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 offre 128K tokens de contexte à $0.05/$0.10 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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Nemotron Content Safety Reasoning 4B
Raisonnement à Poids OuvertsNemotron Content Safety Reasoning 4B de NVIDIA est un modèle d’IA conçu pour le raisonnement par chaîne de pensée à poids ouverts et haute efficacité, offrant une fenêtre de contexte de 128K, une vitesse de 150 tokens/s, un indice d’intelli
$0.05 / 1M
$0.15 / 1M
128K tokens
N/A
Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3
Modèle de Base à Poids OuvertsLlama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 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 180 tokens/s,
$0.05 / 1M
$0.10 / 1M
128K tokens
N/A
Différences Clés en un Coup d’Œil
- Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 is 1.3x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 is faster at 180 tok/s vs 150 tok/s.
| Caractéristique | Nemotron Content Safety Reasoning 4B | Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 38 | 36 |
Provider | NVIDIA | NVIDIA |
Input Price Cost per million input tokens | $0.05 / 1M | $0.05 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.15 / 1M | $0.10 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.03 / 1M | $0.03 / 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 | 4K | 2K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 150 tok/s | 180 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.
Nemotron Content Safety Reasoning 4B · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 128K et capacité de sortie maximale de 4K tokens (Arena Elo 1190)
- Débit rapide de 150 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 240 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
Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 128K et capacité de sortie maximale de 2K tokens (Arena Elo 1160)
- Débit rapide de 180 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 180 ms
- Poids ouverts (8B) 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 Content Safety Reasoning 4B | Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.02 | $0.01 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 4K | 2K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 2K | 0K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | Nemotron Content Safety Reasoning 4B | Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | nemotron-content-safety-reasoning-4b | llama-3-1-nemotron-safety-guard-8b-v3 |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-01 | 2025-10 |
| Knowledge Cutoff | November 2025 | August 2025 |
| Architecture | Reasoning-Augmented Safety Classifier | Specialized Guardrail Classifier Transformer |
| Parameters | 4B | 8B |
| 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 ($0.05/1M in) across full 128K window | Flat rate ($0.05/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.01/1M tokens | Cached input at $0.01/1M 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) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 2 GB VRAM (4-bit Quantized) · 9 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 5 GB VRAM (4-bit Quantized) · 17 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 Content Safety Reasoning 4B vs Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, Nemotron Content Safety Reasoning 4B or Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3?
Nemotron Content Safety Reasoning 4B is more intelligent. It scores 38 compared with 36 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 is faster, generating 180 tokens per second compared with 150 tokens per second.
Which model has lower latency?
Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 has lower latency, with a time to first token of 0.18s compared with 0.24s.
Verdict
Nemotron Content Safety Reasoning 4B (Conçu pour le raisonnement par chaîne de pensée à poids ouverts et haute efficacité, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 (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 : Nemotron Content Safety Reasoning 4B domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 assure un débit supérieur et Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Nemotron Content Safety Reasoning 4B ou Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Nemotron Content Safety Reasoning 4B 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 Content Safety Reasoning 4B et Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 ?+
Nemotron Content Safety Reasoning 4B est facturé $0.05 / $0.15 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.05 / $0.10 pour Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3. En coût pondéré, Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Nemotron Content Safety Reasoning 4B prend en charge 128K tokens contre 128K tokens pour Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3. Côté vitesse de génération, Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 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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Sources: Documentation API officielle de NVIDIA et NVIDIA, fiches système et benchmarks indépendants (2026).