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Head-to-Head Model Comparison

Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 vs Llama Nemotron Embed VL 1B v2

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs 연구팀 검토 완료최종 검토일: October 2026편집 정책
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Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 vs Llama Nemotron Embed VL 1B v2: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

NVIDIA의 Llama Nemotron Rerank VL 1B v2와 NVIDIA의 Llama Nemotron Embed VL 1B v2는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. Llama Nemotron Rerank VL 1B v2는 128K 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $0.03/$0.03(입력/출력)의 요금을 제공하며, Llama Nemotron Embed VL 1B v2는 32K 토큰 컨텍스트와 $0.02/$0.02의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.

1:1 모델 맞대결 비교 (VS)

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Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
NVIDIA

Llama Nemotron Rerank VL 1B v2

경량 고효율 가성비 모델

NVIDIA의 Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 모델은 극대화된 토큰당 비용 효율성과 빠른 프로덕션 추론 처리에 최적화된 AI 모델로, 128K 컨텍스트 윈도우, 초당 240 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 33/100점(1M 토큰당 입력 $0.03 / 출력 $0.03)을 제공합니다.

Intelligence Index33 / 100
Input Token:

$0.03 / 1M

Output Token:

$0.03 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

NVIDIA

Llama Nemotron Embed VL 1B v2

벡터 임베딩 및 RAG 검색

NVIDIA의 Llama Nemotron Embed VL 1B v2 모델은 고차원 시맨틱 벡터 검색, 문서 인덱싱 및 엔터프라이즈 RAG 파이프라인에 최적화된 AI 모델로, 32K 컨텍스트 윈도우, 초당 280 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 32/100점(1M 토큰당 입력 $0.02 / 출력 $0.02)을 제공합니다.

Intelligence Index32 / 100
Input Token:

$0.02 / 1M

Output Token:

$0.02 / 1M

Context Window:

32K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

한눈에 보는 핵심 차이점

  • Llama Nemotron Embed VL 1B v2 is 1.5x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 has a larger context window (128K vs 32K tokens).
  • Llama Nemotron Embed VL 1B v2 is faster at 280 tok/s vs 240 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureLlama Nemotron Rerank VL 1B v2Llama Nemotron Embed VL 1B v2
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
3332
Provider
NVIDIANVIDIA
Input Price
Cost per million input tokens
$0.03 / 1M$0.02 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.03 / 1M$0.02 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.01 / 1M$0.01 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
128K tokens~192 A4 pages of text32K tokens~48 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
2K2K
Throughput Speed
Tokens generated per second
240 tok/s280 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.01 / 1M$0.01 / 1M

부문별 우위 모델

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Llama Nemotron Embed VL 1B v2
1.5x cheaper monthly runtime
Speed
Llama Nemotron Embed VL 1B v2
+17% faster generation
Context
Llama Nemotron Rerank VL 1B v2
128K tokens window

검증된 벤치마크 점수 비교

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

Llama Nemotron Rerank VL 1B v2Llama Nemotron Embed VL 1B v2
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1220ptsvs1210pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

240 tok/s vs280 tok/s

지연 시간(Latency) 및 응답 속도

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
Llama Nemotron Rerank VL 1B v20.09s
Llama Nemotron Embed VL 1B v20.08s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Llama Nemotron Rerank VL 1B v22.17s
Llama Nemotron Embed VL 1B v21.87s

실시간 API 토큰 비용 시뮬레이터

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)
Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 Monthly API Bill
$0.08 / month
$0.03/1M in · $0.03/1M out
Llama Nemotron Embed VL 1B v2 Monthly API Bill
$0.06 / month
$0.02/1M in · $0.02/1M out
Llama Nemotron Embed VL 1B v2 saves approximately $0.03 / month (34%) under this workload.1.5x Savings

Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 · Strengths & Key Advantages

  • 128K 컨텍스트 윈도우 및 최대 2K 출력 토큰 생성 지원 (Arena Elo 1220)
  • 초당 240 토큰의 빠른 처리 속도와 90ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 오픈 웨이트 아키텍처 (1B)를 통해 vLLM, SGLang, Ollama 기반 자체 GPU 서버 구축 및 파인튜닝 가능
Considerations & Trade-offs
  • 비양자화 전체 정밀도로 로컬 서버에서 구동하려면 충분한 GPU VRAM 용량이 필요합니다
  • 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다

Llama Nemotron Embed VL 1B v2 · Strengths & Key Advantages

  • 32K 컨텍스트 윈도우 및 최대 2K 출력 토큰 생성 지원 (Arena Elo 1210)
  • 초당 280 토큰의 빠른 처리 속도와 80ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 오픈 웨이트 아키텍처 (1B)를 통해 vLLM, SGLang, Ollama 기반 자체 GPU 서버 구축 및 파인튜닝 가능
Considerations & Trade-offs
  • 비양자화 전체 정밀도로 로컬 서버에서 구동하려면 충분한 GPU VRAM 용량이 필요합니다
  • 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다

Token Use & Task Economics

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

MetricLlama Nemotron Rerank VL 1B v2Llama Nemotron Embed VL 1B v2
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.01$0.01
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
1K1K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

기술 사양 (Specifications)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureLlama Nemotron Rerank VL 1B v2Llama Nemotron Embed VL 1B v2
Official API Model ID (SDK)llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2llama-nemotron-embed-vl-1b-v2
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2026-032026-02
Knowledge CutoffJanuary 2026December 2025
ArchitectureCross-Encoder Multimodal Reranking TransformerDense Multimodal Embedding Transformer
Parameters1B1B
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 ($0.03/1M in) across full 128K windowFlat rate ($0.02/1M in) across full 32K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.008/1M tokensCached input at $0.005/1M tokens
Computer Use / GUI AgentText-only completion (No GUI action loop)Text-only completion (No GUI action loop)
MCP & Parallel Tool CallingPrompt-based JSON extraction onlyPrompt-based JSON extraction only
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) · Vision (~258–765 tokens per image tile)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 2 GB VRAM (4-bit Quantized) · 4 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 2 GB VRAM (4-bit Quantized) · 4 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 Modalitiestext, visiontext, vision
Output Modalitiesscoreembedding

Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 vs Llama Nemotron Embed VL 1B v2: 핵심 요약 문답 (FAQ)

Which is more intelligent, Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 or Llama Nemotron Embed VL 1B v2?

Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 is more intelligent. It scores 33 compared with 32 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Llama Nemotron Embed VL 1B v2 is faster, generating 280 tokens per second compared with 240 tokens per second.

Which model has lower latency?

Llama Nemotron Embed VL 1B v2 has lower latency, with a time to first token of 0.08s compared with 0.09s.

Which model has a larger context window?

Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 has a larger context window, supporting 128K tokens compared with 32K tokens.

종합 평가

Llama Nemotron Rerank VL 1B v2(극대화된 토큰당 비용 효율성과 빠른 프로덕션 추론 처리, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 Llama Nemotron Embed VL 1B v2(고차원 시맨틱 벡터 검색, 문서 인덱싱 및 엔터프라이즈 RAG 파이프라인, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.) 모두 뛰어난 성능을 자랑합니다. 고난도 추론과 코딩 벤치마크에서는 Llama Nemotron Rerank VL 1B v2가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 Llama Nemotron Embed VL 1B v2가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 Llama Nemotron Embed VL 1B v2가 더 경제적입니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

코딩과 복잡한 추론에는 Llama Nemotron Rerank VL 1B v2와 Llama Nemotron Embed VL 1B v2 중 어느 모델이 더 나은가요?+

종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 Llama Nemotron Rerank VL 1B v2가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.

Llama Nemotron Rerank VL 1B v2와 Llama Nemotron Embed VL 1B v2의 API 요금 차이는 얼마인가요?+

Llama Nemotron Rerank VL 1B v2는 100만 토큰당 입력 $0.03 / 출력 $0.03이며, Llama Nemotron Embed VL 1B v2는 입력 $0.02 / 출력 $0.02입니다. 혼합 비용 기준으로는 Llama Nemotron Embed VL 1B v2가 더 저렴합니다.

어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+

컨텍스트 길이는 Llama Nemotron Rerank VL 1B v2가 128K 토큰, Llama Nemotron Embed VL 1B v2가 32K 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 Llama Nemotron Embed VL 1B v2가 더 빠릅니다.

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

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공식 출처: NVIDIA 및 NVIDIA 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).