Head-to-Head Model Comparison

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

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति

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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

ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडल

NVIDIA का Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 80 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.35/$0.7 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 47/10

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

ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडल

NVIDIA का Nemotron Mini 4B Instruct प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 160 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.05/$0.15 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 35/100 इं

Intelligence Index35 / 100

Input Token:

$0.05 / 1M

Output Token:

$0.15 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

22%

एक नज़र में मुख्य अंतर

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 →

Feature	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

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework

Coding

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct

+19.2% SWE-bench lead

Cost

Nemotron Mini 4B Instruct

5.4x cheaper monthly runtime

Speed

Nemotron Mini 4B Instruct

+100% faster generation

Context

Tied

128K tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

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

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

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

128K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 8K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 41.2% · GPQA Diamond 58.5%)
80 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 450ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (70B) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त

Considerations & Trade-offs

पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Nemotron Mini 4B Instruct · Strengths & Key Advantages

128K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 4K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 22% · GPQA Diamond 38%)
160 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 250ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (4B) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त

Considerations & Trade-offs

पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

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

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	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: त्वरित प्रश्नोत्तर (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.

निष्कर्ष

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Nemotron Mini 4B Instruct (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Nemotron Mini 4B Instruct तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Nemotron Mini 4B Instruct बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct या Nemotron Mini 4B Instruct में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct और Nemotron Mini 4B Instruct में किसका API सस्ता है?+

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.35 / $0.70 प्रति 1M टोकन है और Nemotron Mini 4B Instruct की $0.05 / $0.15 है। समग्र लागत में Nemotron Mini 4B Instruct अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct में 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Nemotron Mini 4B Instruct में 128K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Nemotron Mini 4B Instruct तेज़ है।

AI Terminology & Guide

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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

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct

Nemotron Mini 4B Instruct

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

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

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct vs Nemotron Mini 4B Instruct: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

निष्कर्ष

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

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