Nemotron Nano 9B V2 (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 9B V2 (kostenlos), gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser. Messmodus: Reasoning.
Nemotron Nano 9B V2 (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 9B V2 (free) ist ein KI-Sprachmodell von NVIDIA. Es hat offene Gewichte: Sie können es herunterladen und kostenlos auf Ihrer eigenen Hardware ausführen. Es erzielt 8.8 im Artificial Analysis Intelligenzindex.
Die Gewichte sind kostenlos und offen — Sie können Nemotron Nano 9B V2 (kostenlos) selbst hosten und zahlen nichts pro Token. Wenn Sie eine gehostete API bevorzugen, liegen die Listenpreise bei Kostenlos pro Million Eingabetoken und Kostenlos pro Million Ausgabetoken.
Unabhängige Benchmarks von Artificial Analysis geben ihm GPQA 57%, MMLU-Pro 74.2%, Humanity's Last Exam 4.6%, Long Context Reasoning 21%, LiveCodeBench 72.4%, SciCode 22%, AIME 2025 69.7%, IFBench 27.6%, τ²-Bench 21.9%, Terminal-Bench Hard 1.5%. Es wird besonders verwendet für mathematische Argumentation.
Es generiert etwa 171 Tokens pro Sekunde, mit einer Median 7.27s Verzögerung vor dem ersten Token. Unabhängig von Artificial Analysis gemessen.
Ja. Nemotron Nano 9B V2 (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.