Nemotron Nano 12B v2 VL vs Nemotron Nano 9B v2
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
NVIDIA tarafından geliştirilen Nemotron Nano 12B v2 VL ve NVIDIA tarafından sunulan Nemotron Nano 9B v2, kendi sınıflarının öne çıkan yapay zeka modelleridir. Nemotron Nano 12B v2 VL, 128K token bağlam penceresi ve 1M token başına $0.12/$0.30 fiyat sunarken; Nemotron Nano 9B v2, 131.1K token bağlam penceresi ve $0.08/$0.20 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.
Nemotron Nano 12B v2 VL
Yerel Çok Modlu Yapay ZekaNVIDIA tarafından geliştirilen Nemotron Nano 12B v2 VL; yerel çok modlu metin ve görsel anlama ile karmaşık belge analizi için tasarlanmış olup 128K bağlam penceresi, 110 token/sn hız, 43/100 zeka indeksi ve 1M token başına $0.12/$0.3 fiyat
$0.12 / 1M
$0.30 / 1M
128K tokens
31%
Nemotron Nano 9B v2
Hafif ve Ekonomik ModelNVIDIA tarafından geliştirilen Nemotron Nano 9B v2; token başına maksimum maliyet verimliliği ve hızlı üretim çıkarımı için tasarlanmış olup 131K bağlam penceresi, 140 token/sn hız, 42/100 zeka indeksi ve 1M token başına $0.08/$0.2 fiyatlan
$0.08 / 1M
$0.20 / 1M
131.1K tokens
32.5%
Bir Bakışta Temel Farklar
- Nemotron Nano 9B v2 is 1.5x 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 110 tok/s.
- Nemotron Nano 9B v2 leads on SWE-bench coding (32.5% vs 31.0%).
| Feature | Nemotron Nano 12B v2 VL | Nemotron Nano 9B v2 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 43 | 42 |
Provider | NVIDIA | NVIDIA |
Input Price Cost per million input tokens | $0.12 / 1M | $0.08 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.30 / 1M | $0.20 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.07 / 1M | $0.05 / 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 | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 110 tok/s | 140 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 31% | 32.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 47% | 48% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.03 / 1M | $0.02 / 1M |
Hangi Alanda Kim Kazanıyor?
At-a-glance decision frameworkDoğrulanmış Benchmark Puanları
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.
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.
Nemotron Nano 12B v2 VL · Strengths & Key Advantages
- 128K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 8K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 31% · GPQA Diamond 47%)
- Sadece 350 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 110 token yüksek üretim hızı
- vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (12B)
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
Nemotron Nano 9B v2 · Strengths & Key Advantages
- 131K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 8K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 32.5% · GPQA Diamond 48%)
- Sadece 280 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 140 token yüksek üretim hızı
- vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (9B)
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 | Nemotron Nano 12B v2 VL | Nemotron Nano 9B v2 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.09 | $0.06 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 24K | 22K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 8K | 8K |
Teknik Özellikler
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Nemotron Nano 12B v2 VL | Nemotron Nano 9B v2 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | nemotron-nano-12b-v2-vl | nemotron-nano-9b-v2 |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-10 | 2025-08 |
| Knowledge Cutoff | August 2025 | June 2025 |
| Architecture | Compact Vision-Language Transformer | Efficient Dense Transformer |
| Parameters | 12B | 9B |
| 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 ($0.08/1M in) across full 131K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.03/1M tokens | Cached input at $0.02/1M 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) | 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) · 6 GB VRAM (4-bit Quantized) · 19 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 |
| Output Modalities | text | text |
Nemotron Nano 12B v2 VL vs Nemotron Nano 9B v2: Hızlı Yanıtlar (SSS)
Which is more intelligent, Nemotron Nano 12B v2 VL or Nemotron Nano 9B v2?
Nemotron Nano 12B v2 VL is more intelligent. It scores 43 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 110 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Nemotron Nano 9B v2 is cheaper at $0.05 per 1M tokens blended, compared with $0.07 (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 0.35s.
Which model has a larger context window?
Nemotron Nano 9B v2 has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 128K tokens.
Sonuç
Hem Nemotron Nano 12B v2 VL (yerel çok modlu metin ve görsel anlama ile karmaşık belge analizi, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) hem de Nemotron Nano 9B v2 (token başına maksimum maliyet verimliliği ve hızlı üretim çıkarımı, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) güçlü üretim seçenekleridir: Nemotron Nano 12B v2 VL karmaşık akıl yürütme ve kodlama testlerinde öne çıkarken, Nemotron Nano 9B v2 daha yüksek üretim hızı sağlar; Nemotron Nano 9B v2 ise yüksek hacimli API kullanımlarında daha ekonomiktir.
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
Kodlama ve akıl yürütme için Nemotron Nano 12B v2 VL mi yoksa Nemotron Nano 9B v2 mi daha iyi?+
Bileşik zeka endeksi ve yazılım testlerinde Nemotron Nano 12B v2 VL önde yer alıyor. Detaylı karşılaştırma için yukarıdaki SWE-bench ve GPQA tablolarına göz atabilirsiniz.
Nemotron Nano 12B v2 VL ve Nemotron Nano 9B v2 API fiyatları nasıl karşılaştırılır?+
Nemotron Nano 12B v2 VL 1M giriş/çıkış tokeni başına $0.12 / $0.30 ücretlendirilirken, Nemotron Nano 9B v2 $0.08 / $0.20 seviyesindedir. Karma maliyette Nemotron Nano 9B v2 daha avantajlıdır.
Hangi modelin bağlam penceresi daha geniş ve hızı daha yüksek?+
Nemotron Nano 12B v2 VL 128K token bağlam penceresi sunarken Nemotron Nano 9B v2 131.1K token kapasiteye sahiptir. Saniyedeki token üretim hızında ise Nemotron Nano 9B v2 öndedir.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Nemotron 3 Nano 30B A3B vs Nemotron Nano 12B v2 VL: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Nemotron Nano 12B v2 VL vs GPT-OSS 20B: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Nemotron Nano 9B v2 vs GPT-OSS 20B: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Nemotron Nano 9B v2 vs Nemotron Research Reasoning: 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
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).