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GPT-6 Astra vs. NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL: comparación de lanzamientos

Comparación de los lanzamientos GPT-6 Astra y NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL: 5 y 2 modelos respectivamente, cada uno con distintas características de inteligencia, rendimiento y precio. A continuación se comparan las métricas clave de los 7 modelos.

  • En inteligencia, GPT-6 Astra obtiene la puntuación más alta: GPT-6 Astra (Max), con 53, frente a NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL (Reasoning), con 7 de NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL.
  • En velocidad de salida, NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL es el más rápido: NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL (Non-reasoning), con 203 tokens/s, frente a GPT-6 Astra (Max), con 62 tokens/s de GPT-6 Astra.
Playground de modelos

Lanzamientos comparados

GPT-6 Astra (max)GPT-6 Astra (xhigh)GPT-6 Astra (high)GPT-6 Astra (medium)GPT-6 Astra (low)NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VLNVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL (non-reasoning)
Intelligence Index
53
52
51
50
46
7*
6*
Finanzas y contabilidad
55
54
53
52
49
--
--
Estrategia y operaciones
57
57
55
54
50
--
--
Jurídico
59
58
58
57
53
--
--
Salud y medicina
52
--
--
--
--
--
--
Costo por tareaUSD
$3.26
$2.31
$1.73
$1.54
$0.82
--
--
Velocidad de salidaTokens/s
62
54
54
52
53
--
203
Tiempo hasta el primer tokens
228,20
121,68
35,93
3,27
2,22
--
1,17
Ventana de contexto
1M
1M
1M
1M
1M
128k
128k
Creador
OpenAI
OpenAI
OpenAI
OpenAI
OpenAI
NVIDIA
NVIDIA
Licencia
Propietario
Propietario
Propietario
Propietario
Propietario
Abierto
Abierto
Modalidad de entrada

Admite: texto e imágenes

Admite: texto e imágenes

Admite: texto e imágenes

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Modalidad de salida

Admite: texto

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Proveedores
OpenAIMicrosoft AzureAmazon Bedrock
OpenAI
OpenAI
OpenAI
OpenAIMicrosoft Azure
--
Amazon Bedrock

* Estimado

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better
Output tokens per second · Higher is better
Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Lower is better

Inteligencia

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 incorporates 10 evaluations: AA-Briefcase v1.1, GDPval-AA v2.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1
Estimate (independent evaluation forthcoming)

Intelligence Index vs. costo por tarea

Artificial Analysis Intelligence Index · Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task
Most attractive quadrant
GPT-6 Astra
Pareto line

Costo por tarea (USD, escala logarítmica)

Costo

Costo por tarea del Intelligence Index

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Segmented by token type · Lower is better

Velocidad y latencia

Velocidad de salida

Output tokens per second · Higher is better

Puntuaciones de capacidades

Índices de capacidades

Mide el rendimiento de los modelos en capacidades e industrias específicas
Finance & Accounting Index

Incorporates 7 evaluations: AA-Omniscience, GDPval-AA v2.1, AA-Briefcase v1.1, Humanity's Last Exam, AutomationBench-AA, AA-LCR v1.1, GDP.pdf · Higher is better

Strategy & Ops Index

Incorporates 6 evaluations: GDPval-AA v2.1, AA-Briefcase v1.1, AA-Omniscience, AutomationBench-AA, AA-LCR v1.1, GDP.pdf · Higher is better

Legal Index

Incorporates 7 evaluations: AA-Omniscience, GDPval-AA v2.1, AA-Briefcase v1.1, Humanity's Last Exam, AA-LCR v1.1, GDP.pdf, AutomationBench-AA · Higher is better

Healthcare & Medical Index

Incorporates 6 evaluations: AA-Omniscience, GDPval-AA v2.1, AA-Briefcase v1.1, MLCR-AA, Humanity's Last Exam, AutomationBench-AA · Higher is better

Engineering Index

Incorporates 6 evaluations: AA-Omniscience, Humanity's Last Exam, CritPt, GDPval-AA v2.1, AA-Briefcase v1.1, Terminal-Bench 4.0 · Higher is better

Economics Index

Incorporates 5 evaluations: AA-Omniscience, Humanity's Last Exam, GDPval-AA v2.1, AA-Briefcase v1.1, AA-LCR v1.1 · Higher is better

AA-PersonalityBenchNew

Índices de personalidad

Cada eje es uno de los 8 índices de personalidad: la media de las puntuaciones z de Elo de sus rasgos, convertida en un rango percentil de 1 a 100 entre todos los modelos evaluados en el benchmark