Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning vs Nemotron 3 Super 120B A12B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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NVIDIAのNemotron 3 Nano Omni 30B A3B ReasoningとNVIDIAのNemotron 3 Super 120B A12Bは、注目度の高い主要AIモデルです。Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoningは256K 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$0.20/出力$0.60、一方のNemotron 3 Super 120B A12Bは262.1K トークンのコンテキストで入力$0.30/出力$0.80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
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Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning
ネイティブ・マルチモーダルAINVIDIA の Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning 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。256K のコンテキストウィンドウ、毎秒 105 トークンの生成速度、知能指数 48/100（1Mトークンあたり入力$0.2・出力$0.6）を実現しています。
$0.20 / 1M
$0.60 / 1M
256K tokens
42%
Nemotron 3 Super 120B A12B
自律型エージェント・ツール特化NVIDIA の Nemotron 3 Super 120B A12B は、自律型AIエージェントの実行、ツール呼び出し（Tool Calling）、複雑な業務自動化向けに設計されたAIモデルです。262K 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 53/100（1Mトークンあたり入力$0.3・出力$0.8）を実現しています。
$0.30 / 1M
$0.80 / 1M
262.1K tokens
51%
ひと目でわかる主な違い
- Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning is 1.4x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Nemotron 3 Super 120B A12B has a larger context window (262K vs 256K tokens).
- Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning is faster at 105 tok/s vs 85 tok/s.
- Nemotron 3 Super 120B A12B leads on SWE-bench coding (51.0% vs 42.0%).
| Feature | Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning | Nemotron 3 Super 120B A12B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 48 | 53 |
Provider | NVIDIA | NVIDIA |
Input Price Cost per million input tokens | $0.20 / 1M | $0.30 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.60 / 1M | $0.80 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.14 / 1M | $0.18 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 256K tokens~384 A4 pages of text | 262.1K tokens~393 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 33K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 105 tok/s | 85 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 42% | 51% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 56.5% | 64.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.05 / 1M | $0.06 / 1M |
分野別勝者スコアカード
At-a-glance decision framework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.
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning · Strengths & Key Advantages
- 256K 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 42% · GPQA Diamond 56.5%）
- 毎秒 105 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 380ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (30B (3B MoE))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 3 Super 120B A12B · Strengths & Key Advantages
- 262K のコンテキストウィンドウと最大 33K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 51% · GPQA Diamond 64.5%）
- 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 460ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (120B (12B MoE))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 | Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning | Nemotron 3 Super 120B A12B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.22 | $0.38 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 28K | 38K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 12K | 18K |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning | Nemotron 3 Super 120B A12B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | nemotron-3-nano-omni-30b-a3b | nemotron-3-super-120b-a12b |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-04 | 2026-03 |
| Knowledge Cutoff | February 2026 | January 2026 |
| Architecture | Omnimodal Sparse MoE (30B Total / 3B Active) | High-Throughput Sparse MoE (120B Total / 12B Active) |
| Parameters | 30B (3B active MoE) | 120B (12B 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 ($0.2/1M in) across full 256K window | Flat rate ($0.3/1M in) across full 262K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.05/1M tokens | Cached input at $0.06/1M 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 19 GB VRAM (4-bit Quantized) · 65 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 74 GB VRAM (4-bit Quantized) · 258 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, audio | text |
| Output Modalities | text | text |
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning vs Nemotron 3 Super 120B A12B: よくある質問 (FAQ)
Which is more intelligent, Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning or Nemotron 3 Super 120B A12B?
Nemotron 3 Super 120B A12B is more intelligent. It scores 53 compared with 48 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning is faster, generating 105 tokens per second compared with 85 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning is cheaper at $0.14 per 1M tokens blended, compared with $0.18 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning has lower latency, with a time to first token of 0.38s compared with 0.46s.
Which model has a larger context window?
Nemotron 3 Super 120B A12B has a larger context window, supporting 262.1K tokens compared with 256K tokens.
総合評価
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning（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 3 Super 120B A12B（自律型AIエージェントの実行、ツール呼び出し（Tool Calling）、複雑な業務自動化、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Nemotron 3 Super 120B A12Bがリードし、応答速度とスループットではNemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoningが優れ、APIコスト効率ではNemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning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 Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning と Nemotron 3 Super 120B A12B 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 Nemotron 3 Super 120B A12B 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。
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning と Nemotron 3 Super 120B A12B ではどちらのAPI料金が安いですか？+
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning は100万トークンあたり入力$0.20 / 出力$0.60、Nemotron 3 Super 120B A12B は入力$0.30 / 出力$0.80です。総合的なコスト効率では Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning 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 Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning が 256K トークン、Nemotron 3 Super 120B A12B が 262.1K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning 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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公的ソース: NVIDIA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)。