Modellvergleich
Nemotron Nano 12B v2 VL (Reasoning)
vs. Phi-4 Mini Instruct
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · NVIDIA, Microsoft
Empfehlung
NV Nemotron Nano 12B v2 VL (Reasoning) 16 Metrik-Siege Staerkste Bereiche: Durchsatz, TTFT, Reasoning
Niedrigster Preis
Phi-4 Mini Instruct
$0.00/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
Nemotron Nano 12B v2 VL (Reasoning)
45.5 Reasoning-Score
Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks
Bestes Coding
Nemotron Nano 12B v2 VL (Reasoning)
11.7 Coding-Index
Composite Indices
Higher is better; speed and price are normalized
Standard Benchmarks
Only benchmarks with data are shown
Wichtige Unterschiede
Preisunterschied
Phi-4 Mini Instruct ist ∞x guenstiger bei Eingabetokens als Nemotron Nano 12B v2 VL (Reasoning).
Geschwindigkeitsunterschied
Nemotron Nano 12B v2 VL (Reasoning) generiert etwa 12,2x so viele Tokens pro Sekunde wie Phi-4 Mini Instruct.
Reasoning-Unterschied
Nemotron Nano 12B v2 VL (Reasoning) liegt 26.7 Punkte vor Phi-4 Mini Instruct beim Reasoning.
Coding-Unterschied
Nemotron Nano 12B v2 VL (Reasoning) liegt 8.1 Punkte vor Phi-4 Mini Instruct beim Coding.
Top-Wahl-Begruendung
Nemotron Nano 12B v2 VL (Reasoning) gewinnt 16 messbare Kategorien, darunter Durchsatz, TTFT, Reasoning, Intelligenz.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
Nemotron Nano 12B v2 VL (Reasoning)
NVIDIA
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Phi-4 Mini Instruct
Microsoft
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Welche Antwort war nuetzlicher?
Vollständiger Vergleich
| Metrik | Top-Wahl NV Nemotron Nano 12B v2 VL (Reasoning) | Mi Phi-4 Mini Instruct |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.20/1M | $0.00/1M |
| Output-Kosten | $0.60/1M | $0.00/1M |
| Gemischt (3:1) | $0.30/1M | — |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | NVIDIA | Microsoft |
| Veröffentlichung | 28. Okt. 2025 | 26. Feb. 2024 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 290.9 tok/s | 23.8 tok/s |
| TTFT | 256ms | 1392ms |
| Latenz | 7132ms | 1392ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 100.0 | — |
| Reasoning-Score | 45.5 | 18.8 |
| Intelligenz | 14.9 | 8.4 |
| Coding | 11.7 | 3.6 |
| Mathe | 75.0 | 6.7 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 57.2% | 33.1% |
| MMLU Pro | 75.9% | 46.5% |
| HLE | 5.3% | 4.2% |
| LiveCodeBench | 69.4% | 12.6% |
| MATH 500 | — | 69.6% |
| AIME 2025 | 75.0% | 6.7% |
| AIME (Original) | — | 3.0% |
| SciCode | 26.2% | 10.8% |
| LCR | 40.0% | 13.7% |
| IFBench | 31.9% | 21.1% |
| TAU-bench v2 | 21.3% | 8.2% |
| TerminalBench Hard | 4.5% | 0.0% |
Wichtigste Erkenntnisse
Phi-4 Mini Instruct bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Nemotron Nano 12B v2 VL (Reasoning) hat das staerkste Reasoning-Profil mit 45.5 Reasoning-Score, basierend auf den verfuegbaren Reasoning-Benchmarks.
Nemotron Nano 12B v2 VL (Reasoning) erreicht einen 11.7 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
Nemotron Nano 12B v2 VL (Reasoning)
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
Phi-4 Mini Instruct
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
