NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 (Reasoning) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B: Der ultimative Leistungs- und Preisvergleich

Tiefer Einblick in Argumentation, Benchmarks und Latenzeinblicke.

Das endgültige Urteil im NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 (Reasoning) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B-Showdown

Nach einer umfassenden Analyse erweist sich NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 (Reasoning) als die überlegene Wahl für Nutzer, die rohe Intelligenz und Argumentation priorisieren. Phi-3 Mini Instruct 3.8B bleibt jedoch eine sehr wettbewerbsfähige Option, insbesondere für Szenarien, die schnellere Reaktionszeiten und Kosteneffizienz erfordern. Dieser detaillierte NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 (Reasoning) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B Vergleich zeigt alle wichtigen Kennzahlen auf, um Ihnen die beste Entscheidung zu erleichtern.

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Modell-Snapshot

Wichtige Entscheidungsmetriken auf einen Blick.

NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 (Reasoning)

Other

Argumentation: 7
Programmierung: 1
Multimodal: 1
Langer Kontext: 2
Gemischter Preis / 1M Tokens: $0.000
P95 Latenz: 1000ms
Token pro Sekunde: 107.757Tokens/Sek

Phi-3 Mini Instruct 3.8B

Other

Argumentation: 1
Programmierung: 1
Multimodal: 1
Langer Kontext: 1
Gemischter Preis / 1M Tokens: $0.000
P95 Latenz: 1000ms
Token pro Sekunde: —

Gesamtfähigkeiten

Das Fähigkeitsradar bietet einen ganzheitlichen Überblick über den NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 (Reasoning) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B Vergleich. Dieses Diagramm zeigt auf einen Blick die Stärken und Schwächen jedes Modells und bildet eine Grundlage unserer NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 (Reasoning) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B-Analyse.

Dieses Radardiagramm stellt die Kernfähigkeiten (Schlussfolgerungen, Codierung, Mathe-Proxy, Multimodalität, langer Kontext) von `NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 (Reasoning)` im Vergleich zu `Phi-3 Mini Instruct 3.8B` visuell dar.

Benchmark-Aufschlüsselung

Für eine detaillierte Ansicht vergleicht dieses Diagramm die Ergebnisse direkt über standardisierte Benchmarks hinweg. Im wichtigen MMLU Pro-Test, einem zentralen Teil der NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 (Reasoning) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B-Debatte, erreicht NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 (Reasoning) 70 gegenüber Phi-3 Mini Instruct 3.8B mit 10. Dieser datengesteuerte Ansatz ist für jeden ernsthaften NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 (Reasoning) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B Vergleich unerlässlich.

Dieses gruppierte Balkendiagramm bietet einen direkten Vergleich für jede Benchmark-Metrik.

Geschwindigkeit & Latenz

Geschwindigkeit ist ein entscheidender Faktor bei der NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 (Reasoning) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B-Entscheidung für interaktive Anwendungen. Die untenstehenden Metriken heben die Kompromisse hervor, die Sie vor dem Einsatz in der Produktion abwägen sollten.

Zeit bis zum ersten Token

NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 (Reasoning)300ms

Phi-3 Mini Instruct 3.8B300ms

Tokens pro Sekunde

NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 (Reasoning)107.757

Phi-3 Mini Instruct 3.8B22

Gehen Sie zum Playground, um diese Ergebnisse selbst zu überprüfen.

Die Ökonomie von NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 (Reasoning) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B

Leistung ist nur ein Teil der Gleichung. Diese NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 (Reasoning) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B Preisübersicht vermittelt Ihnen ein echtes Wertgefühl.

Preisaufschlüsselung

Vergleichen Sie Eingabe- und Ausgabepreise auf einen Blick.

Reales Kostenszenario

Um 1M Eingabetoken zu verarbeiten und 250k Ausgabetoken zu generieren, würde NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 (Reasoning) $0.000 kosten, während Phi-3 Mini Instruct 3.8B $0.000 kosten würde. Diese praktische Berechnung ist für jeden Entwickler, der die NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 (Reasoning) vs Phi-3 Mini Instruct 3.8B-Wahl in Betracht zieht, von entscheidender Bedeutung.

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Sie arbeiten in einem technischen oder wissenschaftlichen Bereich, der höchste Genauigkeit erfordert.

Sie benötigen die fortschrittlichsten verfügbaren Fähigkeiten im Bereich des logischen Denkens.

Ihr Anwendungsfall erfordert modernste AI-Leistung.

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Datenquelle: https://artificialanalysis.ai/