Gemini Embedding 001 vs Llama Nemotron Embed VL 1B v2
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Gemini Embedding 001 от Google и Llama Nemotron Embed VL 1B v2 от NVIDIA — две ключевые модели ИИ в своём классе. Gemini Embedding 001 предлагает контекстное окно 2K токенов по цене $0.15/$0.00 за 1 млн токенов, а Llama Nemotron Embed VL 1B v2 — контекст 32K токенов по цене $0.02/$0.02 за 1 млн токенов. Ниже представлено сравнение бенчмарков, задержки и экономики.
Выбирайте и сравнивайте любые модели
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Gemini Embedding 001
Векторные эмбеддинги и RAGGemini Embedding 001 от Google — специализированная ИИ-модель для семантического векторного поиска, индексации знаний и корпоративных систем RAG, обеспечивающая контекстное окно 2K, скорость 400 ток/с и индекс интеллекта 70/100 (по цене $0.
$0.15 / 1M
$0.00 / 1M
2K tokens
N/A
Llama Nemotron Embed VL 1B v2
Векторные эмбеддинги и RAGLlama Nemotron Embed VL 1B v2 от NVIDIA — специализированная ИИ-модель для семантического векторного поиска, индексации знаний и корпоративных систем RAG, обеспечивающая контекстное окно 32K, скорость 280 ток/с и индекс интеллекта 32/100 (п
$0.02 / 1M
$0.02 / 1M
32K tokens
N/A
Ключевые отличия кратко
- Llama Nemotron Embed VL 1B v2 is 4.1x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Llama Nemotron Embed VL 1B v2 has a larger context window (32K vs 2K tokens).
- Gemini Embedding 001 is faster at 400 tok/s vs 280 tok/s.
| Feature | Gemini Embedding 001 | Llama Nemotron Embed VL 1B v2 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 70 | 32 |
Provider | NVIDIA | |
Input Price Cost per million input tokens | $0.15 / 1M | $0.02 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $0.02 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.03 / 1M | $0.01 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 2K tokens~3 A4 pages of text | 32K tokens~48 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 4K | 2K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 400 tok/s | 280 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.00 / 1M | $0.01 / 1M |
Кто лидирует в каждой категории?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Результаты проверенных бенчмарков
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Задержка и скорость ответа
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Интерактивный калькулятор стоимости токенов
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Gemini Embedding 001 · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 2K и генерация до 4K выходных токенов за ответ (Arena Elo 1280)
- Высокая скорость генерации 400 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 150 мс
- Выгодная тарификация API (по цене $0.15/$0 за 1M токенов) с поддержкой кэширования промптов и строгих JSON-схем
Considerations & Trade-offs
- Проприетарная облачная модель без возможности скачивания весов для локального запуска в закрытом контуре
- В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину
Llama Nemotron Embed VL 1B v2 · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 32K и генерация до 2K выходных токенов за ответ (Arena Elo 1210)
- Высокая скорость генерации 280 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 80 мс
- Открытые веса модели (1B) для локального хостинга и дообучения через vLLM, SGLang или Ollama
Considerations & Trade-offs
- Для локального запуска в полной точности требуются GPU-серверы с достаточным объемом видеопамяти (VRAM)
- В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Gemini Embedding 001 | Llama Nemotron Embed VL 1B v2 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.05 | $0.01 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 0K | 1K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Технические характеристики
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Gemini Embedding 001 | Llama Nemotron Embed VL 1B v2 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | models/gemini-embedding-001 | llama-nemotron-embed-vl-1b-v2 |
| API Protocol | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-05 | 2026-02 |
| Knowledge Cutoff | March 2025 | December 2025 |
| Architecture | Dense semantic text embedding transformer | Dense Multimodal Embedding Transformer |
| Parameters | Confidential | 1B |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 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 ($0.15/1M in) across full 2K window | Flat rate ($0.02/1M in) across full 32K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Implicit + Explicit Context Caching at $0/1M with configurable TTL | Cached input at $0.005/1M tokens |
| Computer Use / GUI Agent | Text-only completion (No GUI action loop) | Text-only completion (No GUI action loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Prompt-based JSON extraction only | Prompt-based JSON extraction only |
| Web Search Grounding & Sandbox | Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation | 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| 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) · 2 GB VRAM (4-bit Quantized) · 4 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | Google DeepMind Frontier Safety Framework 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 | text, vision |
| Output Modalities | embedding | embedding |
Gemini Embedding 001 vs Llama Nemotron Embed VL 1B v2: Быстрые ответы (FAQ)
Which is more intelligent, Gemini Embedding 001 or Llama Nemotron Embed VL 1B v2?
Gemini Embedding 001 is more intelligent. It scores 70 compared with 32 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Gemini Embedding 001 is faster, generating 400 tokens per second compared with 280 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Llama Nemotron Embed VL 1B v2 is cheaper at $0.01 per 1M tokens blended, compared with $0.03 (7:2:1 cache:input:output ratio).
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 0.15s.
Which model has a larger context window?
Llama Nemotron Embed VL 1B v2 has a larger context window, supporting 32K tokens compared with 2K tokens.
Вердикт
И Gemini Embedding 001 (Оптимально для семантического векторного поиска, индексации знаний и корпоративных систем RAG, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и Llama Nemotron Embed VL 1B v2 (Оптимально для семантического векторного поиска, индексации знаний и корпоративных систем RAG, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: Gemini Embedding 001 лидирует в сложных тестах логики и кода, Gemini Embedding 001 обеспечивает более высокую скорость генерации, а Llama Nemotron Embed VL 1B v2 выгоднее при больших объёмах API-запросов.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Что лучше для программирования и логики: Gemini Embedding 001 или Llama Nemotron Embed VL 1B v2?+
По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует Gemini Embedding 001. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.
У какой модели дешевле API — Gemini Embedding 001 или Llama Nemotron Embed VL 1B v2?+
Тариф Gemini Embedding 001 составляет $0.15 / $0.00 за 1 млн входных/выходных токенов, а Llama Nemotron Embed VL 1B v2 — $0.02 / $0.02. По смешанной стоимости выгоднее Llama Nemotron Embed VL 1B v2.
У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+
Gemini Embedding 001 поддерживает контекст 2K токенов против 32K токенов у Llama Nemotron Embed VL 1B v2, а по скорости генерации токенов лидирует Gemini Embedding 001.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Gemini Embedding 2 против Gemini Embedding 001: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 против Llama Nemotron Embed VL 1B v2: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-3.0 против Aion-Mini: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-3.0 против Gemini 3.6 Flash: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-Mini против Laguna XS 2.1: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aya Expanse 32B против Llama 3.2 90B Vision: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
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.
Официальные источники: Официальная документация API Google и NVIDIA, системные карточки и независимые бенчмарки (2026).