Head-to-Head Model Comparison

Nemotron Nano 12B v2 VL vs GPT-OSS 20B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति

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Nemotron Nano 12B v2 VLProfile

GPT-OSS 20BProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

NVIDIA

Nemotron Nano 12B v2 VL

नेटिव मल्टीमॉडल AI

NVIDIA का Nemotron Nano 12B v2 VL टेक्स्ट और विज़ुअल इनपुट के नेटिव मल्टीमॉडल विश्लेषण के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 110 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.12/$0.3 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 43/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदा

Intelligence Index43 / 100

Input Token:

$0.12 / 1M

Output Token:

$0.30 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

31%

OpenAI

GPT-OSS 20B

ओपन-वेट्स रीजनिंग मॉडल

OpenAI का GPT-OSS 20B ओपन-वेट्स चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग और उच्च एल्गोरिदमिक दक्षता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 131K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 160 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.1/$0.5 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 46/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है।

Intelligence Index46 / 100

Input Token:

$0.10 / 1M

Output Token:

$0.50 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

32.5%

एक नज़र में मुख्य अंतर

Nemotron Nano 12B v2 VL is 1.2x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
GPT-OSS 20B has a larger context window (131K vs 128K tokens).
GPT-OSS 20B is faster at 160 tok/s vs 110 tok/s.
GPT-OSS 20B leads on SWE-bench coding (32.5% vs 31.0%).

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Feature	Nemotron Nano 12B v2 VL	GPT-OSS 20B
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	43	46
Provider	NVIDIA	OpenAI
Input Price Cost per million input tokens	$0.12 / 1M	$0.10 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$0.30 / 1M	$0.50 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$0.07 / 1M	$0.08 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	128K tokens~192 A4 pages of text	131.1K tokens~197 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	8K	33K
Throughput Speed Tokens generated per second	110 tok/s	160 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	31%	32.5%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	47%	55%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.03 / 1M	$0.01 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework

Coding

GPT-OSS 20B

+1.5% SWE-bench lead

Cost

Nemotron Nano 12B v2 VL

1.2x cheaper monthly runtime

Speed

GPT-OSS 20B

+45% faster generation

Context

GPT-OSS 20B

131.1K tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

Nemotron Nano 12B v2 VLGPT-OSS 20B

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

31%vs32.5%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

47%vs55%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

70%vs72.5%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1250ptsvs1288pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

N/Avs7.2%

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

27%vs22%

SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

N/Avs24.5%

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs46%

AIME (Advanced Math Competition)

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

52%vs72%

Long-Context Reasoning

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

66%vs63%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

110 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

Nemotron Nano 12B v2 VL0.35s

GPT-OSS 20B0.26s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

Nemotron Nano 12B v2 VL4.90s

GPT-OSS 20B3.38s

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)

Nemotron Nano 12B v2 VL Monthly API Bill

$0.49 / month

$0.12/1M in · $0.3/1M out

GPT-OSS 20B Monthly API Bill

$0.61 / month

$0.1/1M in · $0.5/1M out

Nemotron Nano 12B v2 VL saves approximately $0.12 / month (20%) under this workload.1.2x Savings

Nemotron Nano 12B v2 VL · Strengths & Key Advantages

128K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 8K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 31% · GPQA Diamond 47%)
110 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 350ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (12B) — 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

GPT-OSS 20B · Strengths & Key Advantages

131K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 33K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 32.5% · GPQA Diamond 55%)
160 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 260ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (21B (3.6B MoE)) — 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 Nano 12B v2 VL	GPT-OSS 20B
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.09	$0.09
Output Tokens / Task Tokens generated per task	24K	40K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	8K	18K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	Nemotron Nano 12B v2 VL	GPT-OSS 20B
Official API Model ID (SDK)	nemotron-nano-12b-v2-vl	gpt-oss-20b
API Protocol	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI	OpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date	2025-10	2025-08
Knowledge Cutoff	August 2025	June 2024
Architecture	Compact Vision-Language Transformer	Sparse MoE transformer with reasoning
Parameters	12B	21B (3.6B active MoE)
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 ($0.12/1M in) across full 128K window	Flat rate ($0.1/1M in) across full 131K window
Prompt Cache Policy & TTL	Cached input at $0.03/1M tokens	Automatic prefix caching at $0.01/1M (no extra cache-write fee)
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	Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG
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) · Vision (~258–765 tokens per image tile)	Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAM	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 7 GB VRAM (4-bit Quantized) · 26 GB VRAM (Native BF16)	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 13 GB VRAM (4-bit Quantized) · 45 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier Classification	Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)	OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
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, vision	text
Output Modalities	text	text

Nemotron Nano 12B v2 VL vs GPT-OSS 20B: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, Nemotron Nano 12B v2 VL or GPT-OSS 20B?

GPT-OSS 20B is more intelligent. It scores 46 compared with 43 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-OSS 20B is faster, generating 160 tokens per second compared with 110 tokens per second.

Which model has lower latency?

GPT-OSS 20B has lower latency, with a time to first token of 0.26s compared with 0.35s.

Which model has a larger context window?

GPT-OSS 20B has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 128K tokens.

निष्कर्ष

Nemotron Nano 12B v2 VL (टेक्स्ट और विज़ुअल इनपुट के नेटिव मल्टीमॉडल विश्लेषण, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और GPT-OSS 20B (ओपन-वेट्स चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग और उच्च एल्गोरिदमिक दक्षता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: GPT-OSS 20B जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, GPT-OSS 20B तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Nemotron Nano 12B v2 VL बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Nemotron Nano 12B v2 VL या GPT-OSS 20B में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में GPT-OSS 20B आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

Nemotron Nano 12B v2 VL और GPT-OSS 20B में किसका API सस्ता है?+

Nemotron Nano 12B v2 VL की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.12 / $0.30 प्रति 1M टोकन है और GPT-OSS 20B की $0.10 / $0.50 है। समग्र लागत में Nemotron Nano 12B v2 VL अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Nemotron Nano 12B v2 VL में 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि GPT-OSS 20B में 131.1K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में GPT-OSS 20B तेज़ है।

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 & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

Nemotron Nano 12B v2 VL vs GPT-OSS 20B

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

Nemotron Nano 12B v2 VL

GPT-OSS 20B

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

Nemotron Nano 12B v2 VL · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

GPT-OSS 20B · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Nemotron Nano 12B v2 VL vs GPT-OSS 20B: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

निष्कर्ष

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

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