Modellvergleich
Grok 4.20 0309 v2 (Reasoning)
vs. Llama 3.1 Nemotron Nano 4B v1.1 (Reasoning)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · SpaceXAI, NVIDIA
Empfehlung
SpGrok 4.20 0309 v2 (Reasoning)9 Metrik-SiegeStaerkste Bereiche: Durchsatz, Reasoning, Intelligenz
Niedrigster Preis
Llama 3.1 Nemotron Nano 4B v1.1 (Reasoning)
$0.00/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
Grok 4.20 0309 v2 (Reasoning)
53.4 Reasoning-Score
Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks
Composite Indices
Higher is better; speed and price are normalized
Standard Benchmarks
Only benchmarks with data are shown
Wichtige Unterschiede
Preisunterschied
Llama 3.1 Nemotron Nano 4B v1.1 (Reasoning) ist ∞x guenstiger bei Eingabetokens als Grok 4.20 0309 v2 (Reasoning).
Reasoning-Unterschied
Grok 4.20 0309 v2 (Reasoning) liegt 7.8 Punkte vor Llama 3.1 Nemotron Nano 4B v1.1 (Reasoning) beim Reasoning.
Top-Wahl-Begruendung
Grok 4.20 0309 v2 (Reasoning) gewinnt 9 messbare Kategorien, darunter Durchsatz, Reasoning, Intelligenz, GPQA.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
Grok 4.20 0309 v2 (Reasoning)
SpaceXAI
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Llama 3.1 Nemotron Nano 4B v1.1 (Reasoning)
NVIDIA
TTFT
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Zeit
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tok/s
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Tokens
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Kosten
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Welche Antwort war nuetzlicher?
Mit führenden KI-Modellen chatten
Nutze Claude, ChatGPT und Gemini zusammen mit EU-gehosteten Modellen wie Deepseek, Qwen und Kimi.
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Vollständiger Vergleich
| Metrik | Top-Wahl Sp Grok 4.20 0309 v2 (Reasoning) | NV Llama 3.1 Nemotron Nano 4B v1.1 (Reasoning) |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $2.00/1M | $0.00/1M |
| Output-Kosten | $6.00/1M | $0.00/1M |
| Gemischt (3:1) | $3.00/1M | — |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | SpaceXAI | NVIDIA |
| Veröffentlichung | 7. Apr. 2026 | 20. Mai 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 156.0 tok/s | — |
| TTFT | 21414ms | — |
| Latenz | 21414ms | — |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 100.0 | — |
| Reasoning-Score | 53.4 | 45.7 |
| Intelligenz | 37.0 | 8.5 |
| Mathe | — | 50.0 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 91.1% | 40.8% |
| MMLU Pro | — | 55.6% |
| HLE | 32.2% | 5.1% |
| LiveCodeBench | — | 49.3% |
| MATH 500 | — | 94.7% |
| AIME 2025 | — | 50.0% |
| AIME (Original) | — | 70.7% |
| SciCode | 45.6% | 10.1% |
| LCR | 58.0% | 0.0% |
| IFBench | 81.2% | 25.5% |
| TAU-bench v2 | 93.0% | 11.7% |
| TerminalBench Hard | 37.9% | — |
Wichtigste Erkenntnisse
Llama 3.1 Nemotron Nano 4B v1.1 (Reasoning) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M,ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Grok 4.20 0309 v2 (Reasoning) hat das staerkste Reasoning-Profil mit 53.4 Reasoning-Score,basierend auf den verfuegbaren Reasoning-Benchmarks.
Alle Modelle unterstuetzen Kontextfenster von ∞+ Tokens,geeignet fuer lange Dokumente und ausgedehnte Gespraeche.
Wann welches Modell sinnvoll ist
Grok 4.20 0309 v2 (Reasoning)
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
Llama 3.1 Nemotron Nano 4B v1.1 (Reasoning)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
