NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2-VL-BF16

NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2-VL-BF16 属于 NVIDIA 的 Nemotron 系列，从命名可以看出它强调了轻量（Nano）、视觉语言（VL）方向，以及 BF16 精度权重。输入支持文本与图像，输出为纯文本，因此它适合用来处理理解型任务，例如看图作答、图文信息抽取、图表或文档内容解读，并不承担图像生成。相比 Nemotron 系列里更大的型号，12B 的规模让它在显存与推理成本上更为可控，适合资源有限但又需要多模态能力的场景。许可证标注为 other，并非标准开源协议，商用与再分发前需要逐条核对条款。官方价格未公开，本站也未收录公开跑分，实际能力需以自测结果为准。

选型建议需要私有化部署图文理解、且对成本敏感时可选它；追求更强推理或开箱即用的稳定 API 时，应优先考虑系列内更大或已上架的托管型号。

• 部署图文问答服务，让用户上传图片后获得文字解答
• 从发票、表单等图片中抽取结构化文字信息
• 识别与描述商品图、工业质检图像中的可见内容
• 为内部文档系统增加图片辅助理解与摘要能力
• 在离线或内网环境搭建多模态原型，用于验证业务可行性

公开资料对具体网络结构的披露有限，只能确定它是 12B 级别的多模态模型，权重以 BF16 形式开放。

• 结构采用视觉编码与语言主干结合的常见多模态路线，图像输入经编码后与文本共同进入语言模型生成文本，具体层数与注意力设计官方未详细披露。
• 能力输入侧同时接受文本与图像，输出限定为文本，适合图文问答与信息抽取，不具备图像生成或编辑能力。
• 披露权重开源但许可证为 other，训练数据构成、上下文长度等关键参数公开信息有限，落地前应查阅官方模型卡确认。

开源权重

是

模型家族

—

许可证

other

参数规模

12B

本站未收录该模型的第三方跑分，以下仅为基于参数规模与模态配置的定性判断。

• 强项12B 规模在单机多卡或高显存单卡上较易部署，图文理解类任务可私有化运行，数据不出内网。
• 短板参数量小于系列内更大模型，复杂推理、长文档与高难度图表理解的上限相对有限，且缺少公开跑分佐证。
• 适合对成本与部署条件敏感、以中等复杂度图文理解为主的业务，高难度任务建议先做小样本自测再决定。

官方价格未公开，且本站收录平台数为 0，暂无可直接引用的调用报价。

• 定位开源权重路线，成本主要来自自建推理的算力与运维，而非按 token 计费。
• 横向对比系列内 Nemotron 3.5 Lightning 输入 $0.05/M、Nemotron 3 Super 120B A12B 输入 $0.3/M 等为托管 API 报价，与本模型自建成本不可直接换算。
• 平台差价目前没有平台接入，无法比较不同渠道的价差，需自行询价或按算力折算。
• 省钱批量稳定调用可自建推理摊薄成本，低频需求则更适合先用系列内托管型号验证效果。

取上下文相近（约 0.5~2 倍）的同类主流模型；同厂商、同家族优先；价格差为相对本模型的输入价

• 口径本站未收录任何公开跑分，能力标注为空，任何效果描述都不应以榜单形式引用。
• 边界仅支持文本输出，许可证为 other 且条款未明示，商用与再分发需自行核实，上下文长度等规格也需以官方模型卡为准。

本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并， 冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。 资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。

本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。