Modellvergleich
Nemotron Nano 9B V2 (Reasoning)
vs. Phi-4 Multimodal Instruct
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · NVIDIA, Microsoft
Empfehlung
NV Nemotron Nano 9B V2 (Reasoning) 9 Metrik-Siege Staerkste Bereiche: Durchsatz, TTFT, Reasoning
Niedrigster Preis
Phi-4 Multimodal Instruct
$0.00/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
Nemotron Nano 9B V2 (Reasoning)
43.2 Reasoning-Score
Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks
Bestes Coding
Nemotron Nano 9B V2 (Reasoning)
8.3 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 Multimodal Instruct ist ∞x guenstiger bei Eingabetokens als Nemotron Nano 9B V2 (Reasoning).
Geschwindigkeitsunterschied
Nemotron Nano 9B V2 (Reasoning) generiert etwa 7,0x so viele Tokens pro Sekunde wie Phi-4 Multimodal Instruct.
Reasoning-Unterschied
Nemotron Nano 9B V2 (Reasoning) liegt 18.3 Punkte vor Phi-4 Multimodal Instruct beim Reasoning.
Top-Wahl-Begruendung
Nemotron Nano 9B V2 (Reasoning) gewinnt 9 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 9B V2 (Reasoning)
NVIDIA
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Phi-4 Multimodal Instruct
Microsoft
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Welche Antwort war nuetzlicher?
Vollständiger Vergleich
| Metrik | Top-Wahl NV Nemotron Nano 9B V2 (Reasoning) | Mi Phi-4 Multimodal Instruct |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.04/1M | $0.00/1M |
| Output-Kosten | $0.16/1M | $0.00/1M |
| Gemischt (3:1) | $0.07/1M | — |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | NVIDIA | Microsoft |
| Veröffentlichung | 18. Aug. 2025 | 26. Feb. 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 116.7 tok/s | 16.8 tok/s |
| TTFT | 252ms | 1330ms |
| Latenz | 17391ms | 1330ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 100.0 | — |
| Reasoning-Score | 43.2 | 24.9 |
| Intelligenz | 14.8 | 10.0 |
| Coding | 8.3 | — |
| Mathe | 69.7 | — |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 57.0% | 31.5% |
| MMLU Pro | 74.2% | 48.5% |
| HLE | 4.6% | 4.4% |
| LiveCodeBench | 72.4% | 13.1% |
| MATH 500 | — | 69.3% |
| AIME 2025 | 69.7% | — |
| AIME (Original) | — | 9.3% |
| SciCode | 22.0% | 11.0% |
| LCR | 21.0% | — |
| IFBench | 27.6% | — |
| TAU-bench v2 | 21.9% | — |
| TerminalBench Hard | 1.5% | — |
Wichtigste Erkenntnisse
Phi-4 Multimodal Instruct bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Nemotron Nano 9B V2 (Reasoning) hat das staerkste Reasoning-Profil mit 43.2 Reasoning-Score, basierend auf den verfuegbaren Reasoning-Benchmarks.
Nemotron Nano 9B V2 (Reasoning) erreicht einen 8.3 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 9B V2 (Reasoning)
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
Phi-4 Multimodal Instruct
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
