Nemotron Nano 12B v2 VL vs Nemotron Nano 9B v2
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Nemotron Nano 12B v2 VL da NVIDIA e Nemotron Nano 9B v2 da NVIDIA são dois modelos de IA de destaque. O Nemotron Nano 12B v2 VL oferece uma janela de contexto de 128K tokens a $0.12/$0.30 por milhão de tokens, enquanto o Nemotron Nano 9B v2 oferece 131.1K tokens de contexto a $0.08/$0.20 por milhão de tokens. Veja abaixo a comparação completa de benchmarks, latência e custos.
Troque e Compare Qualquer Modelo
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Nemotron Nano 12B v2 VL
IA Multimodal NativaO Nemotron Nano 12B v2 VL da NVIDIA é um modelo de IA projetado para compreensão multimodal nativa de texto e imagem e leitura visual de documentos, oferecendo janela de contexto de 128K, velocidade de 110 tokens/s, índice de inteligência d
$0.12 / 1M
$0.30 / 1M
128K tokens
31%
Nemotron Nano 9B v2
Modelo Leve e EconômicoO Nemotron Nano 9B v2 da NVIDIA é um modelo de IA projetado para máxima economia por token e alto desempenho em escala de produção, oferecendo janela de contexto de 131K, velocidade de 140 tokens/s, índice de inteligência de 42/100 e tarifa
$0.08 / 1M
$0.20 / 1M
131.1K tokens
32.5%
Principais Diferenças em Resumo
- 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 |
Quem vence em cada categoria?
At-a-glance decision frameworkPontuações de Benchmarks Verificadas
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.
Latência e Tempo de Resposta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interativo de Custo de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Nemotron Nano 12B v2 VL · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 128K com limite máximo de saída de 8K tokens (SWE-bench Verified 31% · GPQA Diamond 47%)
- Taxa de transferência rápida de 110 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 350 ms
- Pesos abertos (12B) para auto-hospedagem local ou em nuvem privada via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requer servidores GPU com memória VRAM adequada para execução local em precisão total
- Em derivações científicas extremas, modelos pesados dedicados exclusivamente ao raciocínio oferecem maior profundidade
Nemotron Nano 9B v2 · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 131K com limite máximo de saída de 8K tokens (SWE-bench Verified 32.5% · GPQA Diamond 48%)
- Taxa de transferência rápida de 140 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 280 ms
- Pesos abertos (9B) para auto-hospedagem local ou em nuvem privada via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requer servidores GPU com memória VRAM adequada para execução local em precisão total
- Em derivações científicas extremas, modelos pesados dedicados exclusivamente ao raciocínio oferecem maior profundidade
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 |
Especificações Técnicas
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: Respostas Rápidas (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.
Veredito
Tanto Nemotron Nano 12B v2 VL (Indicado para compreensão multimodal nativa de texto e imagem e leitura visual de documentos, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) quanto Nemotron Nano 9B v2 (Indicado para máxima economia por token e alto desempenho em escala de produção, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) entregam excelente desempenho: Nemotron Nano 12B v2 VL lidera em inteligência geral e programação, Nemotron Nano 9B v2 oferece geração mais rápida e Nemotron Nano 9B v2 apresenta o melhor custo-benefício em produção.
Perguntas Frequentes (FAQ)
Qual é melhor para programação e raciocínio, Nemotron Nano 12B v2 VL ou Nemotron Nano 9B v2?+
Nas avaliações de inteligência e código, Nemotron Nano 12B v2 VL leva vantagem. Confira os gráficos SWE-bench e GPQA acima para detalhes.
Qual modelo tem a API mais barata, Nemotron Nano 12B v2 VL ou Nemotron Nano 9B v2?+
O Nemotron Nano 12B v2 VL custa $0.12 / $0.30 por 1M de tokens (entrada/saída) e o Nemotron Nano 9B v2 custa $0.08 / $0.20. No custo combinado, Nemotron Nano 9B v2 é mais econômico.
Qual modelo possui maior janela de contexto e velocidade?+
O Nemotron Nano 12B v2 VL suporta 128K tokens de contexto contra 131.1K tokens do Nemotron Nano 9B v2, enquanto Nemotron Nano 9B v2 entrega maior velocidade de geração.
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.
Fontes oficiais: Documentação oficial de API da NVIDIA e NVIDIA e benchmarks independentes (2026).