NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL (Reasoning) Benchmarks y análisis de proveedores de API
Análisis de proveedores de API para NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL (Reasoning) en métricas de rendimiento como latencia (tiempo hasta el primer token), velocidad de salida (tokens de salida por segundo), precio y otras. Los proveedores de API medidos incluyen DeepInfra (FP8).
Más rápido
DeepInfra (FP8)Velocidad de salida
1 proveedor en total
Menor latencia
DeepInfra (FP8)Tiempo hasta el primer token de respuesta
1 proveedor en total
Menor precio
DeepInfra (FP8)Precio combinado (por 1M de tokens)
1 proveedor en total
NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL está disponible a través de DeepInfra (FP8).
Aspectos destacados
Actualización: La carga de trabajo predeterminada de medición de rendimiento se actualizó a 10k tokens de entrada para reflejar mejor los casos de uso en producción. Aún puedes seleccionar distintas cargas de trabajo arriba.
Precios
Pricing: Cache Hit, Input, and Output
Pricing: Blended Price
Output Speed vs. Price
Velocidad
Medida por la velocidad de salida (tokens por segundo)
Output Speed: NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL (Reasoning)
Latency vs. Output Speed
Latencia
Medida por el tiempo (segundos) hasta el primer token
Tiempo hasta el primer token de respuesta
Tiempo de respuesta de extremo a extremo
Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed
Tiempo de respuesta de extremo a extremo
Métricas clave de comparación y funciones de API
Preguntas frecuentes
Preguntas comunes sobre los proveedores de NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL (Reasoning)
NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL (Reasoning) está disponible a través de 1 proveedor de API: DeepInfra (FP8). Cada proveedor ofrece distintas características de rendimiento y precios.
NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL (Reasoning) está disponible actualmente a través de 1 proveedor de API que medimos y monitoreamos.
El proveedor más rápido para NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL (Reasoning) por velocidad de salida es DeepInfra (FP8) (95.2 t/s). La velocidad de salida mide qué tan rápido se generan tokens después de que el modelo comienza a responder.
El proveedor con el menor tiempo hasta el primer token de respuesta para NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL (Reasoning) es DeepInfra (FP8) (26.84s). Una menor latencia significa una respuesta inicial más rápida.
El proveedor más económico para NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL (Reasoning) por precio combinado es DeepInfra (FP8) ($0.24 por 1M de tokens). El precio combinado usa una proporción 7:2:1 de aciertos de caché/entrada/salida.
El proveedor con el menor precio de tokens de entrada para NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL (Reasoning) es DeepInfra (FP8) ($0.20 por 1M de tokens de entrada).
El proveedor con el menor precio de tokens de salida para NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL (Reasoning) es DeepInfra (FP8) ($0.60 por 1M de tokens de salida).
El único proveedor de NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL (Reasoning) admite el modo JSON para salida estructurada.
El único proveedor de NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL (Reasoning) admite llamadas a funciones (uso de herramientas).
DeepInfra (FP8) lidera en todas las métricas clave para NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL (Reasoning), con la mayor velocidad, la menor latencia y los precios más competitivos.
Al elegir un proveedor para NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL (Reasoning), considera: velocidad de salida (para tareas intensivas en rendimiento), latencia (para aplicaciones interactivas que requieren primeras respuestas rápidas), precios (para cargas de trabajo sensibles al costo) y funciones de API como el modo JSON o las llamadas a funciones.
Sí, el rendimiento de un proveedor puede variar con el tiempo debido a cambios de infraestructura, balanceo de carga y actualizaciones. Medimos continuamente a todos los proveedores y mostramos las tendencias históricas de rendimiento en los gráficos "a lo largo del tiempo".
Para información sobre la inteligencia, las capacidades, las modalidades de NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL (Reasoning) y cómo se compara con otros modelos, consulta la página de resumen del modelo. Ver resumen del modelo