Nemotron Content Safety Reasoning 4B vs Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Nemotron Content Safety Reasoning 4B от NVIDIA и Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 от NVIDIA — две ключевые модели ИИ в своём классе. Nemotron Content Safety Reasoning 4B предлагает контекстное окно 128K токенов по цене $0.05/$0.15 за 1 млн токенов, а Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 — контекст 128K токенов по цене $0.05/$0.10 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 Content Safety Reasoning 4B
Открытая логическая модельNemotron Content Safety Reasoning 4B от NVIDIA — специализированная ИИ-модель для цепочек рассуждений (Chain-of-Thought) с открытыми весами и высокой эффективностью, обеспечивающая контекстное окно 128K, скорость 150 ток/с и индекс интеллек
$0.05 / 1M
$0.15 / 1M
128K tokens
N/A
Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3
Базовая модель с открытыми весамиLlama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 от NVIDIA — специализированная ИИ-модель для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, обеспечивающая контекстное окно 128K, скорость 180 ток/с и индекс интелле
$0.05 / 1M
$0.10 / 1M
128K tokens
N/A
Ключевые отличия кратко
- Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 is 1.3x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 is faster at 180 tok/s vs 150 tok/s.
| Feature | Nemotron Content Safety Reasoning 4B | Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 38 | 36 |
Provider | NVIDIA | NVIDIA |
Input Price Cost per million input tokens | $0.05 / 1M | $0.05 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.15 / 1M | $0.10 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.03 / 1M | $0.03 / 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 | 4K | 2K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 150 tok/s | 180 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.01 / 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.
Nemotron Content Safety Reasoning 4B · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 128K и генерация до 4K выходных токенов за ответ (Arena Elo 1190)
- Высокая скорость генерации 150 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 240 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
Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 128K и генерация до 2K выходных токенов за ответ (Arena Elo 1160)
- Высокая скорость генерации 180 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 180 мс
- Открытые веса модели (8B) 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 Content Safety Reasoning 4B | Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.02 | $0.01 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 4K | 2K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 2K | 0K |
Технические характеристики
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Nemotron Content Safety Reasoning 4B | Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | nemotron-content-safety-reasoning-4b | llama-3-1-nemotron-safety-guard-8b-v3 |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-01 | 2025-10 |
| Knowledge Cutoff | November 2025 | August 2025 |
| Architecture | Reasoning-Augmented Safety Classifier | Specialized Guardrail Classifier Transformer |
| Parameters | 4B | 8B |
| 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 ($0.05/1M in) across full 128K window | Flat rate ($0.05/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.01/1M tokens | Cached input at $0.01/1M 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 | 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) · 2 GB VRAM (4-bit Quantized) · 9 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 5 GB VRAM (4-bit Quantized) · 17 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 Content Safety Reasoning 4B vs Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3: Быстрые ответы (FAQ)
Which is more intelligent, Nemotron Content Safety Reasoning 4B or Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3?
Nemotron Content Safety Reasoning 4B is more intelligent. It scores 38 compared with 36 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 is faster, generating 180 tokens per second compared with 150 tokens per second.
Which model has lower latency?
Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 has lower latency, with a time to first token of 0.18s compared with 0.24s.
Вердикт
И Nemotron Content Safety Reasoning 4B (Оптимально для цепочек рассуждений (Chain-of-Thought) с открытыми весами и высокой эффективностью, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 (Оптимально для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: Nemotron Content Safety Reasoning 4B лидирует в сложных тестах логики и кода, Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 обеспечивает более высокую скорость генерации, а Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 выгоднее при больших объёмах API-запросов.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Что лучше для программирования и логики: Nemotron Content Safety Reasoning 4B или Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3?+
По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует Nemotron Content Safety Reasoning 4B. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.
У какой модели дешевле API — Nemotron Content Safety Reasoning 4B или Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3?+
Тариф Nemotron Content Safety Reasoning 4B составляет $0.05 / $0.15 за 1 млн входных/выходных токенов, а Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 — $0.05 / $0.10. По смешанной стоимости выгоднее Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3.
У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+
Nemotron Content Safety Reasoning 4B поддерживает контекст 128K токенов против 128K токенов у Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3, а по скорости генерации токенов лидирует Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- GPT OSS Safeguard 120B против Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Nemotron 3 Content Safety против Nemotron Content Safety Reasoning 4B: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Nemotron Content Safety Reasoning 4B против GPT OSS Safeguard 120B: 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).