Nemotron Nano 12B v2 VL vs GPT-OSS 20B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Nemotron Nano 12B v2 VL от NVIDIA и GPT-OSS 20B от OpenAI — две ключевые модели ИИ в своём классе. Nemotron Nano 12B v2 VL предлагает контекстное окно 128K токенов по цене $0.12/$0.30 за 1 млн токенов, а GPT-OSS 20B — контекст 131.1K токенов по цене $0.10/$0.50 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 Nano 12B v2 VL
Нативная мультимодальная ИИNemotron Nano 12B v2 VL от NVIDIA — специализированная ИИ-модель для нативной мультимодальной обработки текста и изображений, а также анализа документов, обеспечивающая контекстное окно 128K, скорость 110 ток/с и индекс интеллекта 43/100 (п
$0.12 / 1M
$0.30 / 1M
128K tokens
31%
GPT-OSS 20B
Открытая логическая модельGPT-OSS 20B от OpenAI — специализированная ИИ-модель для цепочек рассуждений (Chain-of-Thought) с открытыми весами и высокой эффективностью, обеспечивающая контекстное окно 131K, скорость 160 ток/с и индекс интеллекта 46/100 (по цене $0.1/$
$0.10 / 1M
$0.50 / 1M
131.1K tokens
32.5%
Ключевые отличия кратко
- Nemotron Nano 12B v2 VL is 1.2x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- GPT-OSS 20B has a larger context window (131K vs 128K tokens).
- GPT-OSS 20B is faster at 160 tok/s vs 110 tok/s.
- GPT-OSS 20B leads on SWE-bench coding (32.5% vs 31.0%).
| Feature | Nemotron Nano 12B v2 VL | GPT-OSS 20B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 43 | 46 |
Provider | NVIDIA | OpenAI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.12 / 1M | $0.10 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.30 / 1M | $0.50 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.07 / 1M | $0.08 / 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 | 33K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 110 tok/s | 160 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 31% | 32.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 47% | 55% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.03 / 1M | $0.01 / 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.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
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 Nano 12B v2 VL · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 128K и генерация до 8K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 31% · GPQA Diamond 47%)
- Высокая скорость генерации 110 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 350 мс
- Открытые веса модели (12B) 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
GPT-OSS 20B · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 131K и генерация до 33K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 32.5% · GPQA Diamond 55%)
- Высокая скорость генерации 160 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 260 мс
- Открытые веса модели (21B (3.6B 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 Nano 12B v2 VL | GPT-OSS 20B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.09 | $0.09 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 24K | 40K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 8K | 18K |
Технические характеристики
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Nemotron Nano 12B v2 VL | GPT-OSS 20B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | nemotron-nano-12b-v2-vl | gpt-oss-20b |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| Release Date | 2025-10 | 2025-08 |
| Knowledge Cutoff | August 2025 | June 2024 |
| Architecture | Compact Vision-Language Transformer | Sparse MoE transformer with reasoning |
| Parameters | 12B | 21B (3.6B 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 ($0.12/1M in) across full 128K window | Flat rate ($0.1/1M in) across full 131K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.03/1M tokens | Automatic prefix caching at $0.01/1M (no extra cache-write fee) |
| 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 | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG |
| 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) · 13 GB VRAM (4-bit Quantized) · 45 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published |
| 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 GPT-OSS 20B: Быстрые ответы (FAQ)
Which is more intelligent, Nemotron Nano 12B v2 VL or GPT-OSS 20B?
GPT-OSS 20B is more intelligent. It scores 46 compared with 43 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GPT-OSS 20B is faster, generating 160 tokens per second compared with 110 tokens per second.
Which model has lower latency?
GPT-OSS 20B has lower latency, with a time to first token of 0.26s compared with 0.35s.
Which model has a larger context window?
GPT-OSS 20B has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 128K tokens.
Вердикт
И Nemotron Nano 12B v2 VL (Оптимально для нативной мультимодальной обработки текста и изображений, а также анализа документов, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и GPT-OSS 20B (Оптимально для цепочек рассуждений (Chain-of-Thought) с открытыми весами и высокой эффективностью, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: GPT-OSS 20B лидирует в сложных тестах логики и кода, GPT-OSS 20B обеспечивает более высокую скорость генерации, а Nemotron Nano 12B v2 VL выгоднее при больших объёмах API-запросов.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Что лучше для программирования и логики: Nemotron Nano 12B v2 VL или GPT-OSS 20B?+
По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует GPT-OSS 20B. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.
У какой модели дешевле API — Nemotron Nano 12B v2 VL или GPT-OSS 20B?+
Тариф Nemotron Nano 12B v2 VL составляет $0.12 / $0.30 за 1 млн входных/выходных токенов, а GPT-OSS 20B — $0.10 / $0.50. По смешанной стоимости выгоднее Nemotron Nano 12B v2 VL.
У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+
Nemotron Nano 12B v2 VL поддерживает контекст 128K токенов против 131.1K токенов у GPT-OSS 20B, а по скорости генерации токенов лидирует GPT-OSS 20B.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- GPT-OSS 20B против Llama 3.1 8B: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Nemotron 3 Nano 30B A3B против Nemotron Nano 12B v2 VL: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Nemotron Nano 12B v2 VL против Nemotron Nano 9B v2: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Nemotron Nano 9B v2 против GPT-OSS 20B: 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
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 OpenAI, системные карточки и независимые бенчмарки (2026).