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NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 (Non-reasoning)

NVIDIAओपन वेटNVIDIA Open Model License Agreement · व्यावसायिक उपयोग

विवरण

NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2 is a large language model (LLM) trained from scratch by NVIDIA, and designed as a unified model for both reasoning and non-reasoning tasks. It responds to user queries and tasks by first generating a reasoning trace and then concluding with a final response. The model's reasoning capabilities can be controlled via a system prompt. If the user prefers the model to provide its final answer without intermediate reasoning traces, it can be configured to do so, albeit with a slight decrease in accuracy for harder prompts that require reasoning. Conversely, allowing the model to generate reasoning traces first generally results in higher-quality final solutions to queries and tasks.

रिलीज़ तिथि
2025-08-18
पैरामीटर
8.9B
संदर्भ लंबाई
131K
मोडैलिटीज़
text

क्षमता रडार

27
general
59
coding
61
reasoning
33
science
60
agents
0
multimodal

रैंकिंग

डोमेन#रैंकस्कोरस्रोत
कोडिंग रैंकिंग307
36.0
AA
सामान्य रैंकिंग430
29.0
AA
विज्ञान411
32.0
AA

बेंचमार्क स्कोर (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Biology

GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)64.0%स्वयं

Code

LiveCodeBench71.1%स्वयं

General

IFEvalGoogle Research (2023)90.3%स्वयं
BFCL_v3_MultiTurn66.9%स्वयं

Math

MATH-50097.8%स्वयं
AIME 202572.1%स्वयं

AA मूल्यांकन सूचकांक

(Artificial Analysis)
Math Index(Artificial Analysis)
62.3
Intelligence Index(Artificial Analysis)
7.2
Mmlu Pro(TIGER-Lab (Univ. of Waterloo, Toronto, CMU, 2024))
0.7
Livecodebench(UC Berkeley + MIT + Cornell (2024))
0.7
Aime 25(MAA (Mathematical Association of America))
0.6
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))
0.6
Ifbench(Google Research (2023))
0.3
Lcr(Artificial Analysis)
0.3
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))
0.2
Scicode(UIUC + Argonne National Lab (2024))
0.2
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))
0.0
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))
0.0

LLM Stats श्रेणी स्कोर

(LLM Stats (zeroeval))
Instruction Following
90
Structured Output
90
Math
80
Reasoning
80
General
80
Code
70
Physics
60
Biology
60
Chemistry
60

मूल्य निर्धारण

इनपुट मूल्य$0.05 / 1M टोकन
आउटपुट मूल्य$0.195 / 1M टोकन
मिश्रित मूल्य (3:1)$0.086 / 1M टोकन

गति

टोकन/सेकंड164.0
पहले टोकन में देरी1.51s
पहले उत्तर में देरी1.51s

प्रदाता मूल्य रैंकिंग

प्रदाता मूल्य रैंकिंग

1 प्रदाता

प्रदाताइनपुटआउटपुट
1NVIDIAप्राथमिक
$0.05
$0.195

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