Análisis de inteligencia, rendimiento y precio de Nova 2.0 Omni (Non-reasoning)
Resumen del modelo
Velocidad
Verbosidad
Nova 2.0 Omni (Non-reasoning) está por encima del promedio en inteligencia en comparación con otros modelos sin razonamiento. El modelo admite entrada de texto e imágenes, genera texto y tiene una ventana de contexto de 1M tokens.
Nova 2.0 Omni (Non-reasoning) obtiene 8 puntos en el Artificial Analysis Intelligence Index, lo que lo sitúa por encima del promedio entre modelos comparables (con una mediana de 7).
| Razonamiento | No Esta página muestra la versión sin razonamiento de este modelo. También puede existir una variante con razonamiento. |
|---|---|
| Modalidad de entrada | Admite: texto e imágenes |
| Modalidad de salida | Admite: texto |
| Ventana de contexto | 1M ~1500 páginas A4 con fuente Arial de 12 puntos |
Las métricas se comparan con modelos de la misma clase:
- Modelos sin razonamiento → se comparan solo con otros modelos sin razonamiento
- Modelos de razonamiento → se comparan tanto con modelos de razonamiento como sin razonamiento
- Modelos de pesos abiertos → se comparan solo con otros modelos de pesos abiertos de la misma categoría de tamaño:
- Muy pequeño: ≤4B parámetros
- Pequeño: 4B–40B parámetros
- Mediano: 40B–150B parámetros
- Grande: >150B parámetros
- Modelos propietarios → se comparan con modelos propietarios y de pesos abiertos del mismo rango de precio mediante una proporción combinada de precios de entrada/salida de 3:1:
- <$0.15 por 1 M de tokens
- $0.15–$1 por 1 M de tokens
- >$1 por 1 M de tokens
Velocidad
Inteligencia
Artificial Analysis Intelligence Index
Artificial Analysis Intelligence Index: pesos abiertos vs. propietarios
Intelligence Index vs. costo por tarea
Evaluations
Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000
Knowledge
1 - hallucination rate
Agentic SaaS workflows
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Agentic coding & terminal use
Long context reasoning
Coding
Physics reasoning
Agentic scientific research workflows in a terminal
Agentic software engineering in open-source repositories
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate
Agentic business operations
Kubernetes incident root-cause analysis
Medical long context reasoning
Visual reasoning
AA-Omniscience
AA-Omniscience Index
Comparaciones del Intelligence Index
Intelligence Index vs. costo por tarea
Costo
Costo por tarea del Intelligence Index
Costo de ejecutar el Artificial Analysis Intelligence Index
Precios: aciertos de caché, entrada y salida
Ventana de contexto
Ventana de contexto
Preguntas frecuentes
Preguntas comunes sobre Nova 2.0 Omni (Non-reasoning)
Nova 2.0 Omni (Non-reasoning) se lanzó el 26 de noviembre de 2025.
Nova 2.0 Omni (Non-reasoning) fue creado por Amazon.
Nova 2.0 Omni (Non-reasoning) obtiene 8 puntos (estimados) en el Artificial Analysis Intelligence Index, lo que lo sitúa por encima del promedio entre otros modelos sin razonamiento (mediana: 7).
No, Nova 2.0 Omni (Non-reasoning) no es un modelo de razonamiento. Responde directamente sin razonamiento extendido en cadena.
Nova 2.0 Omni (Non-reasoning) admite entrada de texto e imágenes.
Nova 2.0 Omni (Non-reasoning) admite salida de texto.
Sí, Nova 2.0 Omni (Non-reasoning) admite imágenes como entrada y puede analizarlas, describirlas y responder preguntas sobre ellas.
Sí, Nova 2.0 Omni (Non-reasoning) es multimodal. Puede procesar entradas de texto e imágenes y generar salidas de texto.
Nova 2.0 Omni (Non-reasoning) tiene una ventana de contexto de 1.0M tokens. Esto determina cuánto texto e historial de conversación puede procesar el modelo en una sola solicitud.
No, Nova 2.0 Omni (Non-reasoning) es propietario. Los pesos del modelo no están disponibles públicamente.
Nova 2.0 Omni (Non-reasoning) es un modelo propietario y Amazon no ha revelado su tamaño ni su cantidad de parámetros.
Nova 2.0 Omni (Non-reasoning) obtiene 8 puntos en el Artificial Analysis Intelligence Index. Este benchmark compuesto evalúa los modelos en razonamiento, conocimiento, matemáticas y programación.
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