Qwen-Omni Turbo vs Nemotron VoiceChat
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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AlibabaのQwen-Omni TurboとNVIDIAのNemotron VoiceChatは、注目度の高い主要AIモデルです。Qwen-Omni Turboは32.8K 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$0.30/出力$1.20、一方のNemotron VoiceChatは128K トークンのコンテキストで入力$0.50/出力$1.50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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Qwen-Omni Turbo
音声・スピーチAIモデルAlibaba の Qwen-Omni Turbo は、自然な音声合成（TTS）、リアルタイム音声対話、高精度な文字起こし向けに設計されたAIモデルです。33K のコンテキストウィンドウ、毎秒 90 トークンの生成速度、知能指数 74/100（1Mトークンあたり入力$0.3・出力$1.2）を実現しています。
$0.30 / 1M
$1.20 / 1M
32.8K tokens
N/A
Nemotron VoiceChat
音声・スピーチAIモデルNVIDIA の Nemotron VoiceChat は、自然な音声合成（TTS）、リアルタイム音声対話、高精度な文字起こし向けに設計されたAIモデルです。128K のコンテキストウィンドウ、毎秒 90 トークンの生成速度、知能指数 49/100（1Mトークンあたり入力$0.5・出力$1.5）を実現しています。
$0.50 / 1M
$1.50 / 1M
128K tokens
36%
ひと目でわかる主な違い
- Qwen-Omni Turbo is 1.4x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Nemotron VoiceChat has a larger context window (128K vs 33K tokens).
- Nemotron VoiceChat is faster at 90 tok/s vs 90 tok/s.
| Feature | Qwen-Omni Turbo | Nemotron VoiceChat |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 74 | 49 |
Provider | Alibaba | NVIDIA |
Input Price Cost per million input tokens | $0.30 / 1M | $0.50 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $1.20 / 1M | $1.50 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.20 / 1M | $0.33 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 32.8K tokens~49 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 90 tok/s | 90 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | 36% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | N/A | 52% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.03 / 1M | $0.12 / 1M |
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.
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.
Qwen-Omni Turbo · Strengths & Key Advantages
- 33K 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（MMLU-Pro 69% · Arena Elo 1235）
- 毎秒 90 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
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$0.3・出力$1.2）に加え、プロンプトキャッシュや構造化JSON出力・関数呼び出しに完全対応
Considerations & Trade-offs
- クラウド専用のプロプライエタリモデルのため、モデル重みをダウンロードしてオフライン実行することはできません
- 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 VoiceChat · 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 36% · GPQA Diamond 52%）
- 毎秒 90 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 220ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (Confidential (~14B))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 | Qwen-Omni Turbo | Nemotron VoiceChat |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.06 | $0.25 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 12K | 20K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 2K | 0K |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Qwen-Omni Turbo | Nemotron VoiceChat |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | qwen-omni-turbo-instruct | nemotron-voicechat |
| API Protocol | Alibaba REST API (OpenAI-Compatible) | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-01 | 2026-03 |
| Knowledge Cutoff | November 2024 | January 2026 |
| Architecture | End-to-End Omni-Modal Multimodal Transformer | Full-Duplex Speech-to-Speech Transformer |
| Parameters | Confidential | Confidential (~14B) |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 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 ($0.3/1M in) across full 33K window | Flat rate ($0.5/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.03/1M tokens | Cached input at $0.12/1M tokens |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | 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 | API Prompt Engineering & RAG Distillation | 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) |
| Quantization & Min GPU VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 9 GB VRAM (4-bit Quantized) · 30 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | Alibaba Production Safety & Alignment Verified | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control |
| Input Modalities | text, vision, audio | text, vision, audio |
| Output Modalities | text, audio | text, audio |
Qwen-Omni Turbo vs Nemotron VoiceChat: よくある質問 (FAQ)
Which is more intelligent, Qwen-Omni Turbo or Nemotron VoiceChat?
Qwen-Omni Turbo is more intelligent. It scores 74 compared with 49 on the composite Intelligence Index.
Which model is cheaper to run?
Qwen-Omni Turbo is cheaper at $0.20 per 1M tokens blended, compared with $0.33 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Nemotron VoiceChat has lower latency, with a time to first token of 0.22s compared with 0.38s.
Which model has a larger context window?
Nemotron VoiceChat has a larger context window, supporting 128K tokens compared with 32.8K tokens.
総合評価
Qwen-Omni Turbo（自然な音声合成（TTS）、リアルタイム音声対話、高精度な文字起こし、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 VoiceChat（自然な音声合成（TTS）、リアルタイム音声対話、高精度な文字起こし、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Qwen-Omni Turboがリードし、応答速度とスループットではQwen-Omni Turboが優れ、APIコスト効率ではQwen-Omni Turbo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 Qwen-Omni Turbo と Nemotron VoiceChat 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 Qwen-Omni Turbo 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。
Qwen-Omni Turbo と Nemotron VoiceChat ではどちらのAPI料金が安いですか？+
Qwen-Omni Turbo は100万トークンあたり入力$0.30 / 出力$1.20、Nemotron VoiceChat は入力$0.50 / 出力$1.50です。総合的なコスト効率では Qwen-Omni Turbo 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 Qwen-Omni Turbo が 32.8K トークン、Nemotron VoiceChat が 128K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では Qwen-Omni Turbo 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: Alibaba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)。