Modellvergleich
Nemotron Nano 9B V2 (Reasoning)
vs. Phi-4
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · NVIDIA, Microsoft
Empfehlung
NV Nemotron Nano 9B V2 (Reasoning) 16 Metrik-Siege Staerkste Bereiche: Preis-Leistung, Eingabepreis, Ausgabepreis
Bester Wert
Nemotron Nano 9B V2 (Reasoning)
100.0 Wert-Score
43.2 Reasoning / $0.07/1M
Niedrigster Preis
Nemotron Nano 9B V2 (Reasoning)
$0.04/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
Nemotron Nano 9B V2 (Reasoning)
43.2 Reasoning-Score
Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks
Bestes Coding
Phi-4
11.2 Coding-Index
Composite Indices
Higher is better; speed and price are normalized
Standard Benchmarks
Only benchmarks with data are shown
Wichtige Unterschiede
Bester Wert
Nemotron Nano 9B V2 (Reasoning) bietet den besten Qualitaets-Preis-Mix mit 100.0 von 100 Wertpunkten.
Preisunterschied
Nemotron Nano 9B V2 (Reasoning) ist 3,1x guenstiger bei Eingabetokens als Phi-4.
Geschwindigkeitsunterschied
Nemotron Nano 9B V2 (Reasoning) generiert etwa 3,1x so viele Tokens pro Sekunde wie Phi-4.
Reasoning-Unterschied
Nemotron Nano 9B V2 (Reasoning) liegt 14.1 Punkte vor Phi-4 beim Reasoning.
Coding-Unterschied
Phi-4 liegt 2.9 Punkte vor Nemotron Nano 9B V2 (Reasoning) beim Coding.
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
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 |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.04/1M | $0.13/1M |
| Output-Kosten | $0.16/1M | $0.50/1M |
| Gemischt (3:1) | $0.07/1M | $0.22/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | NVIDIA | Microsoft |
| Veröffentlichung | 18. Aug. 2025 | 12. Dez. 2024 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 118.8 tok/s | 37.9 tok/s |
| TTFT | 252ms | 526ms |
| Latenz | 17093ms | 526ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 100.0 | 21.5 |
| Reasoning-Score | 43.2 | 29.0 |
| Intelligenz | 14.8 | 10.4 |
| Coding | 8.3 | 11.2 |
| Mathe | 69.7 | 18.0 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 57.0% | 57.5% |
| MMLU Pro | 74.2% | 71.4% |
| HLE | 4.6% | 4.1% |
| LiveCodeBench | 72.4% | 23.1% |
| MATH 500 | — | 81.0% |
| AIME 2025 | 69.7% | 18.0% |
| AIME (Original) | — | 14.3% |
| SciCode | 22.0% | 26.0% |
| LCR | 21.0% | 0.0% |
| IFBench | 27.6% | 23.5% |
| TAU-bench v2 | 21.9% | 0.0% |
| TerminalBench Hard | 1.5% | 3.8% |
Wichtigste Erkenntnisse
Nemotron Nano 9B V2 (Reasoning) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.04/1M, 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.
Phi-4 erreicht einen 11.2 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)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
Phi-4
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
