Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct vs Nemotron Mini 4B Instruct
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct от NVIDIA и Nemotron Mini 4B Instruct от NVIDIA — две ключевые модели ИИ в своём классе. Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct предлагает контекстное окно 128K токенов по цене $0.35/$0.70 за 1 млн токенов, а Nemotron Mini 4B Instruct — контекст 128K токенов по цене $0.05/$0.15 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.
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct
Базовая модель с открытыми весамиLlama 3.1 Nemotron 70B Instruct от NVIDIA — специализированная ИИ-модель для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, обеспечивающая контекстное окно 128K, скорость 80 ток/с и индекс интеллекта 47/
$0.35 / 1M
$0.70 / 1M
128K tokens
41.2%
Nemotron Mini 4B Instruct
Базовая модель с открытыми весамиNemotron Mini 4B Instruct от NVIDIA — специализированная ИИ-модель для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, обеспечивающая контекстное окно 128K, скорость 160 ток/с и индекс интеллекта 35/100 (
$0.05 / 1M
$0.15 / 1M
128K tokens
22%
Ключевые отличия кратко
- Nemotron Mini 4B Instruct is 5.4x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Nemotron Mini 4B Instruct is faster at 160 tok/s vs 80 tok/s.
- Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct leads on SWE-bench coding (41.2% vs 22.0%).
| Feature | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | Nemotron Mini 4B Instruct |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 47 | 35 |
Provider | NVIDIA | NVIDIA |
Input Price Cost per million input tokens | $0.35 / 1M | $0.05 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.70 / 1M | $0.15 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.21 / 1M | $0.04 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 80 tok/s | 160 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 41.2% | 22% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 58.5% | 38% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.10 / 1M | $0.02 / 1M |
Кто лидирует в каждой категории?
At-a-glance decision frameworkРезультаты проверенных бенчмарков
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.
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.
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 128K и генерация до 8K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 41.2% · GPQA Diamond 58.5%)
- Высокая скорость генерации 80 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 450 мс
- Открытые веса модели (70B) 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
Nemotron Mini 4B Instruct · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 128K и генерация до 4K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 22% · GPQA Diamond 38%)
- Высокая скорость генерации 160 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 250 мс
- Открытые веса модели (4B) 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 | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | Nemotron Mini 4B Instruct |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.28 | $0.03 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 32K | 15K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Технические характеристики
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | Nemotron Mini 4B Instruct |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | llama-3-1-nemotron-70b | nemotron-mini-4b |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-04 | 2024-08 |
| Knowledge Cutoff | December 2024 | June 2024 |
| Architecture | RLHF Aligned Llama 3.1 Derivative | Pruned and Distilled Compact Transformer |
| Parameters | 70B | 4B |
| 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 ($0.35/1M in) across full 128K window | Flat rate ($0.05/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.1/1M 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) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 43 GB VRAM (4-bit Quantized) · 151 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 2 GB VRAM (4-bit Quantized) · 9 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 |
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct vs Nemotron Mini 4B Instruct: Быстрые ответы (FAQ)
Which is more intelligent, Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct or Nemotron Mini 4B Instruct?
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct is more intelligent. It scores 47 compared with 35 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Nemotron Mini 4B Instruct is faster, generating 160 tokens per second compared with 80 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Nemotron Mini 4B Instruct is cheaper at $0.04 per 1M tokens blended, compared with $0.21 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Nemotron Mini 4B Instruct has lower latency, with a time to first token of 0.25s compared with 0.45s.
Вердикт
И Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct (Оптимально для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и Nemotron Mini 4B Instruct (Оптимально для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct лидирует в сложных тестах логики и кода, Nemotron Mini 4B Instruct обеспечивает более высокую скорость генерации, а Nemotron Mini 4B Instruct выгоднее при больших объёмах API-запросов.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Что лучше для программирования и логики: Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct или Nemotron Mini 4B Instruct?+
По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.
У какой модели дешевле API — Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct или Nemotron Mini 4B Instruct?+
Тариф Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct составляет $0.35 / $0.70 за 1 млн входных/выходных токенов, а Nemotron Mini 4B Instruct — $0.05 / $0.15. По смешанной стоимости выгоднее Nemotron Mini 4B Instruct.
У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct поддерживает контекст 128K токенов против 128K токенов у Nemotron Mini 4B Instruct, а по скорости генерации токенов лидирует Nemotron Mini 4B Instruct.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct против Mistral Medium 3: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Mistral NeMo против Nemotron Mini 4B Instruct: 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 NVIDIA и NVIDIA, системные карточки и независимые бенчмарки (2026).