Сравнение моделей Nemotron Nano 9B V2 vs Qwen3 235B A22B Instruct 2507

Сравнение моделей Nemotron Nano 9B V2 vs Qwen3 235B A22B Instruct 2507 по цене, контексту и дате релиза.

×
nvidia
Nemotron Nano 9B V2
nvidia/nemotron-nano-9b-v2

NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2 — языковая модель (LLM), обученная с нуля NVIDIA, предназначенная как единая модель для задач с рассуждениями и без них. Она отвечает на запросы, сначала генерируя трассу рассуждений, а затем финальный ответ. Возможности рассуждений можно контролировать через системный промпт. Если пользователь предпочитает ответы без промежуточных рассуждений, модель можно настроить соответствующим образом.

Контекст 131K
Вход / 1M ₽4.56
Выход / 1M ₽18.24
Выпущена 5 Sep 2025
×
qwen
Qwen3 235B A22B Instruct 2507
qwen/qwen3-235b-a22b-2507

Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 — многоязычная MoE‑модель, настроенная на инструкции, на базе архитектуры Qwen3-235B, с 22B активных параметров на проход. Она оптимизирована для универсальной генерации текста, включая следование инструкциям, логические рассуждения, математику, код и использование инструментов. Модель поддерживает нативный контекст 262K и не реализует «thinking mode» (блоки <think>). По сравнению с базовой версией этот вариант даёт заметные улучшения в покрытии знаний, рассуждениях на длинном контексте, кодинговых бенчмарках и выравнивании под открытые задачи. Она особенно сильна в многоязычном понимании, математических рассуждениях (например, AIME, HMMT) и оценках выравнивания вроде Arena‑Hard и WritingBench.

Контекст 262K
Вход / 1M ₽8.09
Выход / 1M ₽11.40
Выпущена 21 Jul 2025