Каков размер контекстного окна у Nemotron Nano 9B V2?

Модель поддерживает до 131 072 токенов, что позволяет анализировать длинные документы и поддерживать длительные диалоги без потери нити разговора.

Поддерживает ли модель работу с инструментами (tools)?

Да, модель поддерживает вызов внешних инструментов и функций, а также настройку формата ответа, что делает её удобной для разработчиков на alltokens.

Для каких задач лучше всего подходит эта модель?

Она оптимальна для программирования, ответов на общие вопросы и задач, требующих логического вывода, благодаря своей архитектуре, объединяющей reasoning и non-reasoning подходы.

NVIDIA: Nemotron Nano 9B V2

NVNvidiaОбновлено: 05 сентября 2025 г.

NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 — это компактная и эффективная модель, обученная с нуля для решения широкого спектра задач. Она объединяет в себе возможности логического рассуждения и стандартной генерации текста, предлагая внушительное контекстное окно в 131 072 токена.

Использовать через API

Метрики

Вход

5 ₽/M

Выход

20 ₽/M

Контекст

131k tokens

Параметры

Релиз

05 сентября 2025 г.

Поддерживаемые параметры

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biasmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstoptemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p

Технический обзор

NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2 — это большая языковая модель, разработанная NVIDIA с нуля. Она спроектирована как универсальное решение для задач, требующих и не требующих логических рассуждений. Модель обрабатывает запросы пользователей, сначала формируя цепочку рассуждений, а затем выдавая итоговый ответ. Возможности логического вывода модели можно контролировать с помощью системного промпта. Если пользователю требуется получить прямой ответ без промежуточных этапов рассуждения, модель можно настроить соответствующим образом. На alltokens вы можете интегрировать это решение в свои проекты.

Кодинг

Инструменты

Длинный контекст

Мультимодальность

Веб-автоматизация

Смежные подборки

Модели для программирования Недорогие модели

Сравнение с похожими моделями

Модель

Для чего

Контекст

Цена ₽

Модель

NVIDIA: Nemotron Nano 9B V2Текущая

Для чего

Контекст

131k

Цена ₽

5 / 20

NVIDIA: Nemotron Nano 9B V2Текущая

131k

5 / 20

Модель

Arcee AI: Trinity Mini

Для чего

Обе модели относятся к классу компактных решений, оптимизированных для быстрой работы при сохранении высокого качества ответов.

Контекст

131k

Цена ₽

6 / 19

Arcee AI: Trinity Mini

131k

6 / 19

Модель

OpenAI: gpt-oss-120b (exacto)

Для чего

Модели сопоставимы по доступности на платформе alltokens и подходят для интеграции в высоконагруженные системы.

Контекст

131k

Цена ₽

5 / 24

OpenAI: gpt-oss-120b (exacto)

Модели сопоставимы по доступности на платформе alltokens и подходят для интеграции в высоконагруженные системы.

131k

5 / 24

Когда выбирать

Необходима обработка больших объемов текста благодаря контекстному окну 128k
Требуется универсальная модель, способная как к логическим рассуждениям, так и к обычному общению
Нужна высокая скорость генерации при использовании современных параметров управления текстом

Когда не выбирать

Требуется работа с мультимодальными данными, такими как изображения или аудио
Необходима модель с экстремально большим количеством параметров для сверхсложных научных вычислений
Задачи подразумевают использование специфических узкопрофильных баз знаний, отсутствующих в обучающей выборке