Modellvergleich
Llama 3.1 Nemotron Instruct 70B
vs. Nemotron 3 Nano 4B
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · NVIDIA
Empfehlung
NV Nemotron 3 Nano 4B 11 Metrik-Siege Staerkste Bereiche: Eingabepreis, Ausgabepreis, TTFT
Niedrigster Preis
Nemotron 3 Nano 4B
$0.00/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
Llama 3.1 Nemotron Instruct 70B
25.5 Reasoning-Score
Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks
Bestes Coding
Llama 3.1 Nemotron Instruct 70B
10.8 Coding-Index
Composite Indices
Higher is better; speed and price are normalized
Standard Benchmarks
Only benchmarks with data are shown
Wichtige Unterschiede
Preisunterschied
Nemotron 3 Nano 4B ist ∞x guenstiger bei Eingabetokens als Llama 3.1 Nemotron Instruct 70B.
Reasoning-Unterschied
Llama 3.1 Nemotron Instruct 70B liegt 3.9 Punkte vor Nemotron 3 Nano 4B beim Reasoning.
Coding-Unterschied
Llama 3.1 Nemotron Instruct 70B liegt 0.8 Punkte vor Nemotron 3 Nano 4B beim Coding.
Top-Wahl-Begruendung
Nemotron 3 Nano 4B gewinnt 11 messbare Kategorien, darunter Eingabepreis, Ausgabepreis, TTFT, Latenz.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
Llama 3.1 Nemotron Instruct 70B
NVIDIA
TTFT
—
Zeit
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tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Nemotron 3 Nano 4B
NVIDIA
TTFT
—
Zeit
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tok/s
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Tokens
—
Kosten
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Welche Antwort war nuetzlicher?
Vollständiger Vergleich
| Metrik | NV Llama 3.1 Nemotron Instruct 70B | Top-Wahl NV Nemotron 3 Nano 4B |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $1.20/1M | $0.00/1M |
| Output-Kosten | $1.20/1M | $0.00/1M |
| Gemischt (3:1) | $1.20/1M | — |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | NVIDIA | NVIDIA |
| Veröffentlichung | 15. Okt. 2024 | 16. März 2026 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 280.6 tok/s | — |
| TTFT | 2992ms | — |
| Latenz | 2992ms | — |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 100.0 | — |
| Reasoning-Score | 25.5 | 21.6 |
| Intelligenz | 7.6 | 8.8 |
| Coding | 10.8 | 10.0 |
| Mathe | 11.0 | — |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 46.5% | 51.3% |
| MMLU Pro | 69.0% | — |
| HLE | 4.6% | 4.8% |
| LiveCodeBench | 16.9% | — |
| MATH 500 | 73.3% | — |
| AIME 2025 | 11.0% | — |
| AIME (Original) | 24.7% | — |
| SciCode | 23.3% | 16.4% |
| LCR | 7.0% | 16.7% |
| IFBench | 30.7% | 58.2% |
| TAU-bench v2 | 23.1% | 28.1% |
| TerminalBench Hard | 4.5% | 6.8% |
Wichtigste Erkenntnisse
Nemotron 3 Nano 4B bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Llama 3.1 Nemotron Instruct 70B hat das staerkste Reasoning-Profil mit 25.5 Reasoning-Score, basierend auf den verfuegbaren Reasoning-Benchmarks.
Llama 3.1 Nemotron Instruct 70B erreicht einen 10.8 Coding-Index, und ist damit eine Top-Wahl fuer Softwareentwicklung und Code-Generierung.
Alle Modelle unterstuetzen Kontextfenster von ∞+ Tokens, geeignet fuer lange Dokumente und ausgedehnte Gespraeche.
Wann welches Modell sinnvoll ist
Llama 3.1 Nemotron Instruct 70B
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
Nemotron 3 Nano 4B
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
