Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 vs Llama Nemotron Embed VL 1B v2
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
NVIDIA tarafından geliştirilen Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 ve NVIDIA tarafından sunulan Llama Nemotron Embed VL 1B v2, kendi sınıflarının öne çıkan yapay zeka modelleridir. Llama Nemotron Rerank VL 1B v2, 128K token bağlam penceresi ve 1M token başına $0.03/$0.03 fiyat sunarken; Llama Nemotron Embed VL 1B v2, 32K token bağlam penceresi ve $0.02/$0.02 fiyatla gelir. Aşağıda tüm benchmark, hız ve maliyet detaylarını inceleyebilirsiniz.
İstediğiniz Modelleri Seçin ve Karşılaştırın
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Llama Nemotron Rerank VL 1B v2
Hafif ve Ekonomik ModelNVIDIA tarafından geliştirilen Llama Nemotron Rerank VL 1B v2; token başına maksimum maliyet verimliliği ve hızlı üretim çıkarımı için tasarlanmış olup 128K bağlam penceresi, 240 token/sn hız, 33/100 zeka indeksi ve 1M token başına $0.03/$0
$0.03 / 1M
$0.03 / 1M
128K tokens
N/A
Llama Nemotron Embed VL 1B v2
Vektör Gömme ve RAGNVIDIA tarafından geliştirilen Llama Nemotron Embed VL 1B v2; anlamsal vektör arama, belge indeksleme ve kurumsal RAG boru hatları için tasarlanmış olup 32K bağlam penceresi, 280 token/sn hız, 32/100 zeka indeksi ve 1M token başına $0.02/$0
$0.02 / 1M
$0.02 / 1M
32K tokens
N/A
Bir Bakışta Temel Farklar
- Llama Nemotron Embed VL 1B v2 is 1.5x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 has a larger context window (128K vs 32K tokens).
- Llama Nemotron Embed VL 1B v2 is faster at 280 tok/s vs 240 tok/s.
| Feature | Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 | Llama Nemotron Embed VL 1B v2 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 33 | 32 |
Provider | NVIDIA | NVIDIA |
Input Price Cost per million input tokens | $0.03 / 1M | $0.02 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.03 / 1M | $0.02 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.01 / 1M | $0.01 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 32K tokens~48 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 2K | 2K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 240 tok/s | 280 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 |
Hangi Alanda Kim Kazanıyor?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Doğrulanmış Benchmark Puanları
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.
Gecikme Süresi ve Yanıt Hızı
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Gerçek Zamanlı Token Maliyet Simülatörü
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 · Strengths & Key Advantages
- 128K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 2K çıktı tokenı kapasitesi (Arena Elo 1220)
- Sadece 90 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 240 token yüksek üretim hızı
- vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (1B)
Considerations & Trade-offs
- Tam hassasiyette yerel GPU çıkarımı için yeterli VRAM kapasitesine sahip donanım altyapısı gerektirir
- Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir
Llama Nemotron Embed VL 1B v2 · Strengths & Key Advantages
- 32K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 2K çıktı tokenı kapasitesi (Arena Elo 1210)
- Sadece 80 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 280 token yüksek üretim hızı
- vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (1B)
Considerations & Trade-offs
- Tam hassasiyette yerel GPU çıkarımı için yeterli VRAM kapasitesine sahip donanım altyapısı gerektirir
- Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 | Llama Nemotron Embed VL 1B v2 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.01 | $0.01 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 1K | 1K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Teknik Özellikler
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 | Llama Nemotron Embed VL 1B v2 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2 | llama-nemotron-embed-vl-1b-v2 |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-03 | 2026-02 |
| Knowledge Cutoff | January 2026 | December 2025 |
| Architecture | Cross-Encoder Multimodal Reranking Transformer | Dense Multimodal Embedding Transformer |
| Parameters | 1B | 1B |
| 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 ($0.03/1M in) across full 128K window | Flat rate ($0.02/1M in) across full 32K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.008/1M tokens | Cached input at $0.005/1M 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 2 GB VRAM (4-bit Quantized) · 4 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 2 GB VRAM (4-bit Quantized) · 4 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 | text, vision |
| Output Modalities | score | embedding |
Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 vs Llama Nemotron Embed VL 1B v2: Hızlı Yanıtlar (SSS)
Which is more intelligent, Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 or Llama Nemotron Embed VL 1B v2?
Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 is more intelligent. It scores 33 compared with 32 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Llama Nemotron Embed VL 1B v2 is faster, generating 280 tokens per second compared with 240 tokens per second.
Which model has lower latency?
Llama Nemotron Embed VL 1B v2 has lower latency, with a time to first token of 0.08s compared with 0.09s.
Which model has a larger context window?
Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 has a larger context window, supporting 128K tokens compared with 32K tokens.
Sonuç
Hem Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 (token başına maksimum maliyet verimliliği ve hızlı üretim çıkarımı, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) hem de Llama Nemotron Embed VL 1B v2 (anlamsal vektör arama, belge indeksleme ve kurumsal RAG boru hatları, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) güçlü üretim seçenekleridir: Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 karmaşık akıl yürütme ve kodlama testlerinde öne çıkarken, Llama Nemotron Embed VL 1B v2 daha yüksek üretim hızı sağlar; Llama Nemotron Embed VL 1B v2 ise yüksek hacimli API kullanımlarında daha ekonomiktir.
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
Kodlama ve akıl yürütme için Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 mi yoksa Llama Nemotron Embed VL 1B v2 mi daha iyi?+
Bileşik zeka endeksi ve yazılım testlerinde Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 önde yer alıyor. Detaylı karşılaştırma için yukarıdaki SWE-bench ve GPQA tablolarına göz atabilirsiniz.
Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 ve Llama Nemotron Embed VL 1B v2 API fiyatları nasıl karşılaştırılır?+
Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 1M giriş/çıkış tokeni başına $0.03 / $0.03 ücretlendirilirken, Llama Nemotron Embed VL 1B v2 $0.02 / $0.02 seviyesindedir. Karma maliyette Llama Nemotron Embed VL 1B v2 daha avantajlıdır.
Hangi modelin bağlam penceresi daha geniş ve hızı daha yüksek?+
Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 128K token bağlam penceresi sunarken Llama Nemotron Embed VL 1B v2 32K token kapasiteye sahiptir. Saniyedeki token üretim hızında ise Llama Nemotron Embed VL 1B v2 öndedir.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Gemini Embedding 001 vs Llama Nemotron Embed VL 1B v2: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Gemini Embedding 2 vs Llama Nemotron Rerank VL 1B v2: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Aion-Mini vs Laguna XS 2.1: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Aya Expanse 32B vs Llama 3.2 90B Vision: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
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.
Resmi kaynaklar: NVIDIA ve NVIDIA resmi API dokümantasyonu, sistem kartları ve bağımsız benchmark testleri (2026).