GLM-4.5V vs Nemotron Research Reasoning
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Zhipu AIのGLM-4.5VとNVIDIAのNemotron Research Reasoningは、注目度の高い主要AIモデルです。GLM-4.5Vは65.5K トークンのコンテキストウィンドウを備え、API料金は100万トークンあたり入力$0.00/出力$0.00、一方のNemotron Research Reasoningは128K トークンのコンテキストで入力$0.00/出力$0.00です。以下でベンチマーク、速度、コストを詳しく比較します。
任意のAIモデルを切り替えて比較
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
GLM-4.5V
ネイティブ・マルチモーダルAIZhipu AI の GLM-4.5V は、テキストと画像のネイティブ・マルチモーダル理解および図表・ドキュメント解析向けに設計されたAIモデルです。66K のコンテキストウィンドウ、毎秒 85 トークンの生成速度、知能指数 73/100（無料のオープンウェイト提供）を実現しています。
$0.00 / 1M
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65.5K tokens
N/A
Nemotron Research Reasoning
オープンウェイト推論モデルNVIDIA の Nemotron Research Reasoning は、強化学習により鍛えられた高効率なオープンウェイト論理推論向けに設計されたAIモデルです。128K のコンテキストウィンドウ、毎秒 45 トークンの生成速度、知能指数 68/100（無料のオープンウェイト提供）を実現しています。
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
48.5%
ひと目でわかる主な違い
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- Nemotron Research Reasoning has a larger context window (128K vs 66K tokens).
- GLM-4.5V is faster at 85 tok/s vs 45 tok/s.
| Feature | GLM-4.5V | Nemotron Research Reasoning |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 73 | 68 |
Provider | Zhipu AI | NVIDIA |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 65.5K tokens~98 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 4K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 85 tok/s | 45 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | 48.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | N/A | 62% |
分野別勝者スコアカード
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
検証済みベンチマークスコア比較
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
レイテンシ＆応答時間
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
リアルタイムAPIトークン料金シミュレーター
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
GLM-4.5V · Strengths & Key Advantages
- 66K のコンテキストウィンドウと最大 4K トークンの出力容量（MMLU-Pro 69.5% · Arena Elo 1245）
- 毎秒 85 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 480ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (12B VLM)として vLLM・SGLang・Ollama を用いた自社GPUでのローカル運用が可能
Considerations & Trade-offs
- 非量子化のフル精度でローカル推論を行うには十分なGPU VRAM容量が必要です
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
Nemotron Research Reasoning · Strengths & Key Advantages
- 128K のコンテキストウィンドウと最大 16K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 48.5% · GPQA Diamond 62%）
- 毎秒 45 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 520ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (70B)として vLLM・SGLang・Ollama を用いた自社GPUでのローカル運用が可能
Considerations & Trade-offs
- 非量子化のフル精度でローカル推論を行うには十分なGPU VRAM容量が必要です
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | GLM-4.5V | Nemotron Research Reasoning |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 8K | 18K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 2K | 12K |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | GLM-4.5V | Nemotron Research Reasoning |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | glm-4-5v | nemotron-research-reasoning |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-08 | 2025-08 |
| Knowledge Cutoff | June 2025 | July 2025 |
| Architecture | Open Multimodal Vision-Language Transformer | Research-Grade Dense Transformer |
| Parameters | 12B VLM | 70B |
| 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) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) |
| 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) · 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) · 43 GB VRAM (4-bit Quantized) · 151 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, vision | text |
| Output Modalities | text | text |
GLM-4.5V vs Nemotron Research Reasoning: よくある質問 (FAQ)
Which is more intelligent, GLM-4.5V or Nemotron Research Reasoning?
GLM-4.5V is more intelligent. It scores 73 compared with 68 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GLM-4.5V is faster, generating 85 tokens per second compared with 45 tokens per second.
Which model has lower latency?
GLM-4.5V has lower latency, with a time to first token of 0.48s compared with 0.52s.
Which model has a larger context window?
Nemotron Research Reasoning has a larger context window, supporting 128K tokens compared with 65.5K tokens.
総合評価
GLM-4.5V（テキストと画像のネイティブ・マルチモーダル理解および図表・ドキュメント解析、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）とNemotron Research Reasoning（強化学習により鍛えられた高効率なオープンウェイト論理推論、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）はいずれも優れた選択肢です。高度な推論・コーディング精度ではGLM-4.5Vがリードし、応答速度とスループットではGLM-4.5Vが優れ、APIコスト効率ではGLM-4.5Vが有利です。
よくある質問 (FAQ)
コーディングや複雑な推論には GLM-4.5V と Nemotron Research Reasoning のどちらが適していますか？+
総合知能指数およびコーディング評価では GLM-4.5V が優位です。上部の SWE-bench や GPQA スコアもあわせてご確認ください。
GLM-4.5V と Nemotron Research Reasoning ではどちらのAPI料金が安いですか？+
GLM-4.5V は100万トークンあたり入力$0.00 / 出力$0.00、Nemotron Research Reasoning は入力$0.00 / 出力$0.00です。総合的なコスト効率では GLM-4.5V がより経済的です。
コンテキスト長と生成速度はどちらが優れていますか？+
コンテキストウィンドウは GLM-4.5V が 65.5K トークン、Nemotron Research Reasoning が 128K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では GLM-4.5V がリードしています。
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.
公的ソース: Zhipu AIおよびNVIDIA公式APIドキュメント、システムカード、独立ベンチマーク評価 (2026)。