GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

Nemotron Nano 9B v2 vs Nemotron Research Reasoning

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Проверено исследовательской группой GetInfoUsПоследняя проверка: October 2026Редакционная политика
Поделиться
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Nemotron Nano 9B v2 vs Nemotron Research Reasoning: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Nemotron Nano 9B v2 от NVIDIA и Nemotron Research Reasoning от NVIDIA — две ключевые модели ИИ в своём классе. Nemotron Nano 9B v2 предлагает контекстное окно 131.1K токенов по цене $0.08/$0.20 за 1 млн токенов, а Nemotron Research Reasoning — контекст 128K токенов по цене $0.00/$0.00 за 1 млн токенов. Ниже представлено сравнение бенчмарков, задержки и экономики.

Прямое сравнение (VS)

Выбирайте и сравнивайте любые модели

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
NVIDIA

Nemotron Nano 9B v2

Компактная экономичная модель

Nemotron Nano 9B v2 от NVIDIA — специализированная ИИ-модель для максимальной экономической эффективности на токен и быстрого продакшен-инференса, обеспечивающая контекстное окно 131K, скорость 140 ток/с и индекс интеллекта 42/100 (по цене

Intelligence Index42 / 100
Input Token:

$0.08 / 1M

Output Token:

$0.20 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

32.5%

NVIDIA

Nemotron Research Reasoning

Открытая логическая модель

Nemotron Research Reasoning от NVIDIA — специализированная ИИ-модель для цепочек рассуждений (Chain-of-Thought) с открытыми весами и высокой эффективностью, обеспечивающая контекстное окно 128K, скорость 45 ток/с и индекс интеллекта 68/100

Intelligence Index68 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

48.5%

Ключевые отличия кратко

  • Nemotron Research Reasoning is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Nemotron Nano 9B v2 has a larger context window (131K vs 128K tokens).
  • Nemotron Nano 9B v2 is faster at 140 tok/s vs 45 tok/s.
  • Nemotron Research Reasoning leads on SWE-bench coding (48.5% vs 32.5%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureNemotron Nano 9B v2Nemotron Research Reasoning
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
4268
Provider
NVIDIANVIDIA
Input Price
Cost per million input tokens
$0.08 / 1M$0.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.20 / 1M$0.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.05 / 1M$0.00 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
131.1K tokens~197 A4 pages of text128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K16K
Throughput Speed
Tokens generated per second
140 tok/s45 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
32.5%48.5%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
48%62%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.02 / 1M$0.00 / 1M

Кто лидирует в каждой категории?

At-a-glance decision framework
Coding
Nemotron Research Reasoning
+16.0% SWE-bench lead
Cost
Nemotron Research Reasoning
1.0x cheaper monthly runtime
Speed
Nemotron Nano 9B v2
+211% faster generation
Context
Nemotron Nano 9B v2
131.1K tokens window

Результаты проверенных бенчмарков

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Nemotron Nano 9B v2Nemotron Research Reasoning
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

32.5%vs48.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

48%vs62%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

71%vs82%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1245ptsvs1340pts
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

28%vs42%
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

54%vs68%
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

68%vs78%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

140 tok/s vs45 tok/s

Задержка и скорость ответа

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Nemotron Nano 9B v20.28s
Nemotron Research Reasoning0.52s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Nemotron Nano 9B v23.85s
Nemotron Research Reasoning11.63s

Интерактивный калькулятор стоимости токенов

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Nemotron Nano 9B v2 Monthly API Bill
$0.33 / month
$0.08/1M in · $0.2/1M out
Nemotron Research Reasoning Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
Nemotron Research Reasoning saves approximately $0.33 / month (100%) under this workload.1.0x Savings

Nemotron Nano 9B v2 · Strengths & Key Advantages

  • Контекстное окно 131K и генерация до 8K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 32.5% · GPQA Diamond 48%)
  • Высокая скорость генерации 140 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 280 мс
  • Открытые веса модели (9B) 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 Research Reasoning · Strengths & Key Advantages

  • Контекстное окно 128K и генерация до 16K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 48.5% · GPQA Diamond 62%)
  • Высокая скорость генерации 45 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 520 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

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricNemotron Nano 9B v2Nemotron Research Reasoning
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.06$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
22K18K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
8K12K

Технические характеристики

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureNemotron Nano 9B v2Nemotron Research Reasoning
Official API Model ID (SDK)nemotron-nano-9b-v2nemotron-research-reasoning
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2025-082025-08
Knowledge CutoffJune 2025July 2025
ArchitectureEfficient Dense TransformerResearch-Grade Dense Transformer
Parameters9B70B
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed CloudUnlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($0.08/1M in) across full 131K windowFree across full context window (only KV-cache VRAM scales)
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.02/1M tokensAutomatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
Computer Use / GUI AgentAPI / 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 CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportFull 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 BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 6 GB VRAM (4-bit Quantized) · 19 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 43 GB VRAM (4-bit Quantized) · 151 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier ClassificationOpen-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 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestexttext
Output Modalitiestexttext

Nemotron Nano 9B v2 vs Nemotron Research Reasoning: Быстрые ответы (FAQ)

Which is more intelligent, Nemotron Nano 9B v2 or Nemotron Research Reasoning?

Nemotron Research Reasoning is more intelligent. It scores 68 compared with 42 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Nemotron Nano 9B v2 is faster, generating 140 tokens per second compared with 45 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Nemotron Research Reasoning is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.05 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Nemotron Nano 9B v2 has lower latency, with a time to first token of 0.28s compared with 0.52s.

Which model has a larger context window?

Nemotron Nano 9B v2 has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 128K tokens.

Вердикт

И Nemotron Nano 9B v2 (Оптимально для максимальной экономической эффективности на токен и быстрого продакшен-инференса, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и Nemotron Research Reasoning (Оптимально для цепочек рассуждений (Chain-of-Thought) с открытыми весами и высокой эффективностью, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: Nemotron Research Reasoning лидирует в сложных тестах логики и кода, Nemotron Nano 9B v2 обеспечивает более высокую скорость генерации, а Nemotron Research Reasoning выгоднее при больших объёмах API-запросов.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Что лучше для программирования и логики: Nemotron Nano 9B v2 или Nemotron Research Reasoning?+

По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует Nemotron Research Reasoning. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.

У какой модели дешевле API — Nemotron Nano 9B v2 или Nemotron Research Reasoning?+

Тариф Nemotron Nano 9B v2 составляет $0.08 / $0.20 за 1 млн входных/выходных токенов, а Nemotron Research Reasoning — $0.00 / $0.00. По смешанной стоимости выгоднее Nemotron Research Reasoning.

У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+

Nemotron Nano 9B v2 поддерживает контекст 131.1K токенов против 128K токенов у Nemotron Research Reasoning, а по скорости генерации токенов лидирует Nemotron Nano 9B v2.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

Related reading

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).