Nemotron Nano 9B v2 vs Nemotron Research Reasoning
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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NVIDIA의 Nemotron Nano 9B v2와 NVIDIA의 Nemotron Research Reasoning는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. Nemotron Nano 9B v2는 131.1K 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $0.08/$0.20(입력/출력)의 요금을 제공하며, Nemotron Research Reasoning는 128K 토큰 컨텍스트와 $0.00/$0.00의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.
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Nemotron Nano 9B v2
경량 고효율 가성비 모델NVIDIA의 Nemotron Nano 9B v2 모델은 극대화된 토큰당 비용 효율성과 빠른 프로덕션 추론 처리에 최적화된 AI 모델로, 131K 컨텍스트 윈도우, 초당 140 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 42/100점(1M 토큰당 입력 $0.08 / 출력 $0.2)을 제공합니다.
$0.08 / 1M
$0.20 / 1M
131.1K tokens
32.5%
Nemotron Research Reasoning
오픈 웨이트 추론 모델NVIDIA의 Nemotron Research Reasoning 모델은 강화학습 기반의 고효율 오픈 웨이트 사고 사슬(Chain-of-Thought) 추론에 최적화된 AI 모델로, 128K 컨텍스트 윈도우, 초당 45 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 68/100점(무료 오픈 웨이트 제공)을 제공합니다.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
48.5%
한눈에 보는 핵심 차이점
- Nemotron Research Reasoning is 1.0x 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 45 tok/s.
- Nemotron Research Reasoning leads on SWE-bench coding (48.5% vs 32.5%).
| Feature | Nemotron Nano 9B v2 | Nemotron Research Reasoning |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 42 | 68 |
Provider | NVIDIA | NVIDIA |
Input Price Cost per million input tokens | $0.08 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.20 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.05 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 131.1K tokens~197 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 140 tok/s | 45 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 32.5% | 48.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 48% | 62% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.02 / 1M | $0.00 / 1M |
부문별 우위 모델
At-a-glance decision framework검증된 벤치마크 점수 비교
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.
지연 시간(Latency) 및 응답 속도
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
실시간 API 토큰 비용 시뮬레이터
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Nemotron Nano 9B v2 · Strengths & Key Advantages
- 131K 컨텍스트 윈도우 및 최대 8K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 32.5% · GPQA Diamond 48%)
- 초당 140 토큰의 빠른 처리 속도와 280ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
- 오픈 웨이트 아키텍처 (9B)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
Nemotron Research Reasoning · Strengths & Key Advantages
- 128K 컨텍스트 윈도우 및 최대 16K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 48.5% · GPQA Diamond 62%)
- 초당 45 토큰의 빠른 처리 속도와 520ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
- 오픈 웨이트 아키텍처 (70B)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.
| Metric | Nemotron Nano 9B v2 | Nemotron Research Reasoning |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.06 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 22K | 18K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 8K | 12K |
기술 사양 (Specifications)
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Nemotron Nano 9B v2 | Nemotron Research Reasoning |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | nemotron-nano-9b-v2 | 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 | Efficient Dense Transformer | Research-Grade Dense Transformer |
| Parameters | 9B | 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) | Flat rate ($0.08/1M in) across full 131K window | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.02/1M tokens | 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) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 6 GB VRAM (4-bit Quantized) · 19 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 | text |
| Output Modalities | text | text |
Nemotron Nano 9B v2 vs Nemotron Research Reasoning: 핵심 요약 문답 (FAQ)
Which is more intelligent, Nemotron Nano 9B v2 or Nemotron Research Reasoning?
Nemotron Research Reasoning is more intelligent. It scores 68 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 45 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Nemotron Research Reasoning is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.05 (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 0.52s.
Which model has a larger context window?
Nemotron Nano 9B v2 has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 128K tokens.
종합 평가
Nemotron Nano 9B v2(극대화된 토큰당 비용 효율성과 빠른 프로덕션 추론 처리, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 Nemotron Research Reasoning(강화학습 기반의 고효율 오픈 웨이트 사고 사슬(Chain-of-Thought) 추론, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.) 모두 뛰어난 성능을 자랑합니다. 고난도 추론과 코딩 벤치마크에서는 Nemotron Research Reasoning가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 Nemotron Nano 9B v2가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 Nemotron Research Reasoning가 더 경제적입니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
코딩과 복잡한 추론에는 Nemotron Nano 9B v2와 Nemotron Research Reasoning 중 어느 모델이 더 나은가요?+
종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 Nemotron Research Reasoning가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.
Nemotron Nano 9B v2와 Nemotron Research Reasoning의 API 요금 차이는 얼마인가요?+
Nemotron Nano 9B v2는 100만 토큰당 입력 $0.08 / 출력 $0.20이며, Nemotron Research Reasoning는 입력 $0.00 / 출력 $0.00입니다. 혼합 비용 기준으로는 Nemotron Research Reasoning가 더 저렴합니다.
어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+
컨텍스트 길이는 Nemotron Nano 9B v2가 131.1K 토큰, Nemotron Research Reasoning가 128K 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 Nemotron Nano 9B v2가 더 빠릅니다.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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공식 출처: NVIDIA 및 NVIDIA 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).