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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NVIDIA का Nemotron Content Safety Reasoning 4B और NVIDIA का Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। Nemotron Content Safety Reasoning 4B में 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $0.05/$0.15 प्रति 1M टोकन है, जबकि Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 में 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $0.05/$0.10 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।
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Nemotron Content Safety Reasoning 4B
ओपन-वेट्स रीजनिंग मॉडलNVIDIA का Nemotron Content Safety Reasoning 4B ओपन-वेट्स चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग और उच्च एल्गोरिदमिक दक्षता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 150 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.05/$0.15 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 38/100 इंटेल
$0.05 / 1M
$0.15 / 1M
128K tokens
N/A
Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3
ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडलNVIDIA का Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 180 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.05/$0.1 प्रति 1M टोकन कीमत के सा
$0.05 / 1M
$0.10 / 1M
128K tokens
N/A
एक नज़र में मुख्य अंतर
- 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.
| Feature | 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 |
किस क्षेत्र में कौन आगे है?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना
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.
लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Nemotron Content Safety Reasoning 4B · Strengths & Key Advantages
- 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 4K आउटपुट टोकन क्षमता (Arena Elo 1190)
- 150 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 240ms 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
Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 · Strengths & Key Advantages
- 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 2K आउटपुट टोकन क्षमता (Arena Elo 1160)
- 180 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 180ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
- ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (8B) — 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 | 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 |
तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | 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: त्वरित प्रश्नोत्तर (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.
निष्कर्ष
Nemotron Content Safety Reasoning 4B (ओपन-वेट्स चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग और उच्च एल्गोरिदमिक दक्षता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Nemotron Content Safety Reasoning 4B जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)
कोडिंग और रीजनिंग के लिए Nemotron Content Safety Reasoning 4B या Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 में से कौन बेहतर है?+
समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Nemotron Content Safety Reasoning 4B आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।
Nemotron Content Safety Reasoning 4B और Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 में किसका API सस्ता है?+
Nemotron Content Safety Reasoning 4B की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.05 / $0.15 प्रति 1M टोकन है और Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 की $0.05 / $0.10 है। समग्र लागत में Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 अधिक किफायती है।
किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+
Nemotron Content Safety Reasoning 4B में 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 में 128K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 तेज़ है।
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
स्रोत: NVIDIA और NVIDIA आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।