Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning vs Nemotron 3 Super 120B A12B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning от NVIDIA и Nemotron 3 Super 120B A12B от NVIDIA — две ключевые модели ИИ в своём классе. Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning предлагает контекстное окно 256K токенов по цене $0.20/$0.60 за 1 млн токенов, а Nemotron 3 Super 120B A12B — контекст 262.1K токенов по цене $0.30/$0.80 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.
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning
Нативная мультимодальная ИИNemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning от NVIDIA — специализированная ИИ-модель для нативной мультимодальной обработки текста и изображений, а также анализа документов, обеспечивающая контекстное окно 256K, скорость 105 ток/с и индекс интел
$0.20 / 1M
$0.60 / 1M
256K tokens
42%
Nemotron 3 Super 120B A12B
Автономная агентная модельNemotron 3 Super 120B A12B от NVIDIA — специализированная ИИ-модель для автономных агентных сценариев, вызова внешних инструментов и автоматизации, обеспечивающая контекстное окно 262K, скорость 85 ток/с и индекс интеллекта 53/100 (по цене
$0.30 / 1M
$0.80 / 1M
262.1K tokens
51%
Ключевые отличия кратко
- Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning is 1.4x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Nemotron 3 Super 120B A12B has a larger context window (262K vs 256K tokens).
- Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning is faster at 105 tok/s vs 85 tok/s.
- Nemotron 3 Super 120B A12B leads on SWE-bench coding (51.0% vs 42.0%).
| Feature | Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning | Nemotron 3 Super 120B A12B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 48 | 53 |
Provider | NVIDIA | NVIDIA |
Input Price Cost per million input tokens | $0.20 / 1M | $0.30 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.60 / 1M | $0.80 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.14 / 1M | $0.18 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 256K tokens~384 A4 pages of text | 262.1K tokens~393 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 33K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 105 tok/s | 85 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 42% | 51% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 56.5% | 64.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.05 / 1M | $0.06 / 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.
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 256K и генерация до 16K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 42% · GPQA Diamond 56.5%)
- Высокая скорость генерации 105 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 380 мс
- Открытые веса модели (30B (3B MoE)) 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 3 Super 120B A12B · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 262K и генерация до 33K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 51% · GPQA Diamond 64.5%)
- Высокая скорость генерации 85 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 460 мс
- Открытые веса модели (120B (12B MoE)) 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 | Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning | Nemotron 3 Super 120B A12B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.22 | $0.38 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 28K | 38K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 12K | 18K |
Технические характеристики
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning | Nemotron 3 Super 120B A12B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | nemotron-3-nano-omni-30b-a3b | nemotron-3-super-120b-a12b |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-04 | 2026-03 |
| Knowledge Cutoff | February 2026 | January 2026 |
| Architecture | Omnimodal Sparse MoE (30B Total / 3B Active) | High-Throughput Sparse MoE (120B Total / 12B Active) |
| Parameters | 30B (3B active MoE) | 120B (12B active MoE) |
| 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 ($0.2/1M in) across full 256K window | Flat rate ($0.3/1M in) across full 262K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.05/1M tokens | Cached input at $0.06/1M 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) · Audio (~25–32 tokens/sec) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 19 GB VRAM (4-bit Quantized) · 65 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 74 GB VRAM (4-bit Quantized) · 258 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, audio | text |
| Output Modalities | text | text |
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning vs Nemotron 3 Super 120B A12B: Быстрые ответы (FAQ)
Which is more intelligent, Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning or Nemotron 3 Super 120B A12B?
Nemotron 3 Super 120B A12B is more intelligent. It scores 53 compared with 48 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning is faster, generating 105 tokens per second compared with 85 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning is cheaper at $0.14 per 1M tokens blended, compared with $0.18 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning has lower latency, with a time to first token of 0.38s compared with 0.46s.
Which model has a larger context window?
Nemotron 3 Super 120B A12B has a larger context window, supporting 262.1K tokens compared with 256K tokens.
Вердикт
И Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning (Оптимально для нативной мультимодальной обработки текста и изображений, а также анализа документов, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и Nemotron 3 Super 120B A12B (Оптимально для автономных агентных сценариев, вызова внешних инструментов и автоматизации, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: Nemotron 3 Super 120B A12B лидирует в сложных тестах логики и кода, Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning обеспечивает более высокую скорость генерации, а Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning выгоднее при больших объёмах API-запросов.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Что лучше для программирования и логики: Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning или Nemotron 3 Super 120B A12B?+
По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует Nemotron 3 Super 120B A12B. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.
У какой модели дешевле API — Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning или Nemotron 3 Super 120B A12B?+
Тариф Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning составляет $0.20 / $0.60 за 1 млн входных/выходных токенов, а Nemotron 3 Super 120B A12B — $0.30 / $0.80. По смешанной стоимости выгоднее Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning.
У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning поддерживает контекст 256K токенов против 262.1K токенов у Nemotron 3 Super 120B A12B, а по скорости генерации токенов лидирует Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning против Mistral Small 4: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Nemotron 3 Super 120B A12B против GPT-OSS 120B: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Nemotron 3 Super 120B A12B против Llama 3.1 405B: 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
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).