NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 1B (free) contra NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free)
Una comparativa lado a lado de NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 1B (free) (Gratis) y NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free) (Gratis) con precios actuales en USD y capacidades del catálogo de api14. Ambos funcionan a través de la misma API compatible con OpenAI.
Especificaciones
| NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 1B (free) | NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free) | |
|---|---|---|
| Proveedor | NVIDIA | NVIDIA |
| Ventana de contexto | 32.768 | 32.768 |
| Salida máxima | 29.491 | 29.491 |
| Entrada | text, image | text, image |
| Salida | embeddings | embeddings |
| Llamadas a herramientas | ||
| Salida estructurada | ||
| Control del razonamiento | ||
| Añadido | 21 oct 2026 | 21 oct 2026 |
En detalle
NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 1B (free) y NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free) son ambos modelos de embedding de NVIDIA, ofrecidos en api14 bajo la misma familia Nemotron 3.5 Embed. La nomenclatura indica la principal diferencia estructural: uno es una variante de 1B y el otro una variante de 8B, por lo que el recuento de parámetros es la distinción más destacada entre ellos. Ambos están listados en la categoría de embeddings, lo que significa que ninguno genera finalizaciones de chat ni texto libre. Existen para convertir la entrada en vectores que puedes almacenar, comparar y sobre los que puedes buscar. Ambos llevan el sufijo ":free" en su id de modelo, que es como api14 los expone.
En las especificaciones que realmente se listan, los dos modelos son idénticos. Ambos aceptan texto e imagen como modalidades de entrada, y ambos devuelven embeddings como su única modalidad de salida. Ambos tienen una longitud de contexto de 32768 tokens, por lo que no hay diferencia en cuánta entrada puede tomar cualquiera de ellos en una sola solicitud. Ninguno de los modelos lista parámetros soportados, por lo que no deberías esperar pasar controles de muestreo, definiciones de herramientas ni esquemas de salida estructurada a ellos. Los campos de comparación cualitativa vuelven vacíos o empatados en todos los aspectos: ningún lado de entrada más barato, ningún lado de salida más barato, ningún lado de contexto más grande, y ningún modelo que esté solo en soportar herramientas, salida estructurada o razonamiento. En otras palabras, los hechos publicados no los separan en capacidad, contexto o modalidad.
Para elegir entre ellos, la pregunta práctica es capacidad frente a costo, y la única señal que tienes es el recuento de parámetros. El modelo de 1B es el más pequeño de los dos, por lo que es la primera llamada natural cuando quieres una pasada de embedding ligera sobre un gran volumen de texto o imágenes y estás optimizando el rendimiento o el uso de recursos. El modelo de 8B es el más grande, por lo que es la elección natural cuando sospechas que el modelo más pequeño no está capturando suficiente señal en tus datos y estás dispuesto a gastar más cómputo por embedding para obtener una representación más rica. Como no se publica ningún benchmark, puntuación o ranking para ninguno de los modelos aquí, deberías decidir empíricamente: genera embeddings de una muestra de tu propio corpus con ambos, luego mide la calidad de recuperación o agrupamiento en tu tarea en lugar de confiar solo en el recuento de parámetros.
Llamar a cualquiera de los modelos a través de api14 funciona de la misma manera, porque api14 expone una API compatible con OpenAI. Apuntas tu cliente OpenAI existente a la URL base de api14, envías tu entrada de texto o imagen al endpoint de embeddings, y estableces el campo model al id que quieras. El único cambio entre las dos llamadas es esa cadena: "nvidia/nemotron-3.5-embed-1b:free" para el modelo más pequeño y "nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free" para el más grande. La forma de tu solicitud, la autenticación y el análisis de la respuesta permanecen idénticos, por lo que puedes cambiar de modelo cambiando una variable y volviendo a ejecutar la misma ruta de código.
Cambia con una sola cadena
Ambos modelos usan el mismo endpoint y la misma estructura de solicitud. Cambia el valor de model de "nvidia/nemotron-3.5-embed-1b:free" a "nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free": los prompts, el streaming y las herramientas siguen funcionando.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.embeddings.create({
"model": "nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free",
"input": [
"The quick brown fox",
"Lorem ipsum"
]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));
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