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Head-to-Head Model Comparison

Nemotron Nano 9B v2 vs Nemotron Research Reasoning

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
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Nemotron Nano 9B v2 vs Nemotron Research Reasoning: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

NVIDIA का Nemotron Nano 9B v2 और NVIDIA का Nemotron Research Reasoning दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। Nemotron Nano 9B v2 में 131.1K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $0.08/$0.20 प्रति 1M टोकन है, जबकि Nemotron Research Reasoning में 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $0.00/$0.00 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।

आमने-सामने मॉडल तुलना (VS)

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

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 Nano 9B v2

हल्का और किफायती मॉडल

NVIDIA का Nemotron Nano 9B v2 किफायती टोकन लागत और तेज़ प्रोडक्शन इन्फरेंस के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 131K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 140 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.08/$0.2 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 42/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है।

Intelligence Index42 / 100
Input Token:

$0.08 / 1M

Output Token:

$0.20 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

32.5%

NVIDIA

Nemotron Research Reasoning

ओपन-वेट्स रीजनिंग मॉडल

NVIDIA का Nemotron Research Reasoning ओपन-वेट्स चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग और उच्च एल्गोरिदमिक दक्षता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 45 टोकन/सेकंड स्पीड और निःशुल्क ओपन-वेट्स एक्सेस के साथ 68/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्र

Intelligence Index68 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

48.5%

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • Nemotron Research Reasoning is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Nemotron Nano 9B v2 has a larger context window (131K vs 128K tokens).
  • Nemotron Nano 9B v2 is faster at 140 tok/s vs 45 tok/s.
  • Nemotron Research Reasoning leads on SWE-bench coding (48.5% vs 32.5%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureNemotron Nano 9B v2Nemotron Research Reasoning
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
4268
Provider
NVIDIANVIDIA
Input Price
Cost per million input tokens
$0.08 / 1M$0.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.20 / 1M$0.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.05 / 1M$0.00 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
131.1K tokens~197 A4 pages of text128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K16K
Throughput Speed
Tokens generated per second
140 tok/s45 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
32.5%48.5%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
48%62%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.02 / 1M$0.00 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework
Coding
Nemotron Research Reasoning
+16.0% SWE-bench lead
Cost
Nemotron Research Reasoning
1.0x cheaper monthly runtime
Speed
Nemotron Nano 9B v2
+211% faster generation
Context
Nemotron Nano 9B v2
131.1K tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

Nemotron Nano 9B v2Nemotron Research Reasoning
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

32.5%vs48.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

48%vs62%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

71%vs82%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1245ptsvs1340pts
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

28%vs42%
AIME (Advanced Math Competition)

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

54%vs68%
Long-Context Reasoning

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

68%vs78%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

140 tok/s vs45 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 9B v20.28s
Nemotron Research Reasoning0.52s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Nemotron Nano 9B v23.85s
Nemotron Research Reasoning11.63s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

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 Nano 9B v2 Monthly API Bill
$0.33 / month
$0.08/1M in · $0.2/1M out
Nemotron Research Reasoning Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
Nemotron Research Reasoning saves approximately $0.33 / month (100%) under this workload.1.0x Savings

Nemotron Nano 9B v2 · Strengths & Key Advantages

  • 131K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 8K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 32.5% · GPQA Diamond 48%)
  • 140 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 280ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (9B) — 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 Research Reasoning · Strengths & Key Advantages

  • 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 16K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 48.5% · GPQA Diamond 62%)
  • 45 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 520ms 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

Token Use & Task Economics

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

MetricNemotron Nano 9B v2Nemotron Research Reasoning
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.06$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
22K18K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
8K12K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureNemotron Nano 9B v2Nemotron Research Reasoning
Official API Model ID (SDK)nemotron-nano-9b-v2nemotron-research-reasoning
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2025-082025-08
Knowledge CutoffJune 2025July 2025
ArchitectureEfficient Dense TransformerResearch-Grade Dense Transformer
Parameters9B70B
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 ($0.08/1M in) across full 131K windowFree across full context window (only KV-cache VRAM scales)
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.02/1M tokensAutomatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
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)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 6 GB VRAM (4-bit Quantized) · 19 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 43 GB VRAM (4-bit Quantized) · 151 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 Modalitiestexttext
Output Modalitiestexttext

Nemotron Nano 9B v2 vs Nemotron Research Reasoning: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, Nemotron Nano 9B v2 or Nemotron Research Reasoning?

Nemotron Research Reasoning is more intelligent. It scores 68 compared with 42 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Nemotron Nano 9B v2 is faster, generating 140 tokens per second compared with 45 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Nemotron Research Reasoning is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.05 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Nemotron Nano 9B v2 has lower latency, with a time to first token of 0.28s compared with 0.52s.

Which model has a larger context window?

Nemotron Nano 9B v2 has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 128K tokens.

निष्कर्ष

Nemotron Nano 9B v2 (किफायती टोकन लागत और तेज़ प्रोडक्शन इन्फरेंस, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Nemotron Research Reasoning (ओपन-वेट्स चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग और उच्च एल्गोरिदमिक दक्षता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Nemotron Research Reasoning जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Nemotron Nano 9B v2 तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Nemotron Research Reasoning बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Nemotron Nano 9B v2 या Nemotron Research Reasoning में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Nemotron Research Reasoning आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

Nemotron Nano 9B v2 और Nemotron Research Reasoning में किसका API सस्ता है?+

Nemotron Nano 9B v2 की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.08 / $0.20 प्रति 1M टोकन है और Nemotron Research Reasoning की $0.00 / $0.00 है। समग्र लागत में Nemotron Research Reasoning अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Nemotron Nano 9B v2 में 131.1K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Nemotron Research Reasoning में 128K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Nemotron Nano 9B v2 तेज़ है।

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

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स्रोत: NVIDIA और NVIDIA आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।