Nemotron Nano 12B 2 VL (free) (NVIDIA): Live-API-Preise, Kontextfenster und die besten Open-Source-Alternativen, täglich verfolgt von OpenSourceAI.tech.
Preise aktualisieren sich automatisch — stündlich überprüft gegen die Preisliste der Anbieter.
Unabhängige Benchmark-Ergebnisse für Nemotron Nano 12B 2 VL (kostenlos), gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser. Messmodus: Reasoning.
Nemotron Nano 12B 2 VL (kostenlos) ist ein Open-Weight-AI-Modell von NVIDIA. Sie können es kostenlos herunterladen und selbst hosten; die unten aufgeführten Preise sind Listenpreise für gehostete APIs, die stündlich verfolgt werden, wenn Sie Bequemlichkeit gegenüber Selbsthosting bevorzugen.
Nemotron Nano 12B 2 VL (free) ist ein KI-Sprachmodell von NVIDIA. Es hat offene Gewichte: Sie können es herunterladen und kostenlos auf Ihrer eigenen Hardware ausführen. Es erzielt 9 im Artificial Analysis Intelligenzindex.
Die Gewichte sind kostenlos und offen — Sie können Nemotron Nano 12B 2 VL (kostenlos) selbst hosten und zahlen nichts pro Token. Wenn Sie eine gehostete API bevorzugen, betragen die Listenpreise kostenlos pro Million Eingabetokens und kostenlos pro Million Ausgabetokens.
Unabhängige Benchmarks von Artificial Analysis geben ihm GPQA 57.2%, MMLU-Pro 75.9%, Humanity's Last Exam 5.3%, Long Context Reasoning 40%, LiveCodeBench 69.4%, SciCode 26.2%, AIME 2025 75%, IFBench 31.9%, τ²-Bench 21.3%, Terminal-Bench Hard 4.5%. Es wird besonders verwendet für mathematische Argumentation.
Es generiert etwa 73.6 Tokens pro Sekunde, mit einer Median 3.58s Verzögerung vor dem ersten Token. Unabhängig von Artificial Analysis gemessen.
Ja. Nemotron Nano 12B 2 VL (kostenlos) hat offene Gewichte, sodass Sie es herunterladen und auf Ihrer eigenen GPU oder Ihrem Server mit Tools wie Ollama, vLLM oder llama.cpp ausführen können — ohne Kosten pro Token.
Je nach Arbeitslast kann ein Open-Weight-Modell, das Sie selbst hosten können, die Kosten drastisch senken oder die Preisgestaltung pro Token vollständig entfernen. Unsere Vergleichsseiten stellen dieses Modell neben die stärksten Open-Source-Kandidaten.