Nemotron Nano 12B v2 VL vs Nemotron Nano 9B v2
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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NVIDIAのNemotron Nano 12B v2 VLとNVIDIAのNemotron Nano 9B v2は、注目度の高い主要AIモデルです。Nemotron Nano 12B v2 VLは128K 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$0.12/出力$0.30、一方のNemotron Nano 9B v2は131.1K トークンのコンテキストで入力$0.08/出力$0.20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 Nano 12B v2 VL
ネイティブ・マルチモーダルAINVIDIA の Nemotron Nano 12B v2 VL 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。128K のコンテキストウィンドウ、毎秒 110 トークンの生成速度、知能指数 43/100（1Mトークンあたり入力$0.12・出力$0.3）を実現しています。
$0.12 / 1M
$0.30 / 1M
128K tokens
31%
Nemotron Nano 9B v2
軽量・高コスト効率モデルNVIDIA の Nemotron Nano 9B v2 は、優れたトークン単価効率と高速スループットを両立する高コスパ運用向けに設計されたAIモデルです。131K のコンテキストウィンドウ、毎秒 140 トークンの生成速度、知能指数 42/100（1Mトークンあたり入力$0.08・出力$0.2）を実現しています。
$0.08 / 1M
$0.20 / 1M
131.1K tokens
32.5%
ひと目でわかる主な違い
- Nemotron Nano 9B v2 is 1.5x 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 110 tok/s.
- Nemotron Nano 9B v2 leads on SWE-bench coding (32.5% vs 31.0%).
| Feature | Nemotron Nano 12B v2 VL | Nemotron Nano 9B v2 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 43 | 42 |
Provider | NVIDIA | NVIDIA |
Input Price Cost per million input tokens | $0.12 / 1M | $0.08 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.30 / 1M | $0.20 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.07 / 1M | $0.05 / 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 | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 110 tok/s | 140 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 31% | 32.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 47% | 48% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.03 / 1M | $0.02 / 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 Nano 12B v2 VL · Strengths & Key Advantages
- 128K のコンテキストウィンドウと最大 8K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 31% · GPQA Diamond 47%）
- 毎秒 110 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 350ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (12B)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 Nano 9B v2 · Strengths & Key Advantages
- 131K のコンテキストウィンドウと最大 8K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 32.5% · GPQA Diamond 48%）
- 毎秒 140 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 280ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (9B)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 Nano 12B v2 VL | Nemotron Nano 9B v2 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.09 | $0.06 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 24K | 22K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 8K | 8K |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Nemotron Nano 12B v2 VL | Nemotron Nano 9B v2 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | nemotron-nano-12b-v2-vl | nemotron-nano-9b-v2 |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-10 | 2025-08 |
| Knowledge Cutoff | August 2025 | June 2025 |
| Architecture | Compact Vision-Language Transformer | Efficient Dense Transformer |
| Parameters | 12B | 9B |
| 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 ($0.08/1M in) across full 131K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.03/1M tokens | Cached input at $0.02/1M 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) | 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) · 6 GB VRAM (4-bit Quantized) · 19 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 |
Nemotron Nano 12B v2 VL vs Nemotron Nano 9B v2: よくある質問 (FAQ)
Which is more intelligent, Nemotron Nano 12B v2 VL or Nemotron Nano 9B v2?
Nemotron Nano 12B v2 VL is more intelligent. It scores 43 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 110 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Nemotron Nano 9B v2 is cheaper at $0.05 per 1M tokens blended, compared with $0.07 (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 0.35s.
Which model has a larger context window?
Nemotron Nano 9B v2 has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 128K tokens.
総合評価
Nemotron Nano 12B v2 VL（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 Nano 9B v2（優れたトークン単価効率と高速スループットを両立する高コスパ運用、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 Nano 12B v2 VLがリードし、応答速度とスループットではNemotron Nano 9B v2が優れ、APIコスト効率ではNemotron Nano 9B v2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 Nano 12B v2 VL と Nemotron Nano 9B v2 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 Nano 12B v2 VL 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 Nano 12B v2 VL と Nemotron Nano 9B v2 ではどちらのAPI料金が安いですか？+
Nemotron Nano 12B v2 VL は100万トークンあたり入力$0.12 / 出力$0.30、Nemotron Nano 9B v2 は入力$0.08 / 出力$0.20です。総合的なコスト効率では Nemotron Nano 9B v2 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 Nano 12B v2 VL が 128K トークン、Nemotron Nano 9B v2 が 131.1K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では Nemotron Nano 9B v2 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: 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)。