Nova 2.0 Pro Preview (Non-reasoning)

Amazon द्वारा · जारी 2025-11-27 (8 महीने) · स्नैपशॉट 2026-08-17

रैंक नहीं किया गया · बेंचमार्क डेटा गायब हैवेट्स डाउनलोड के लिए उपलब्ध नहीं

बुद्धि सूचकांक: 14.40
मूल्य प्रति 1M टोकन (अंदर/बाहर): $1.25 / $10.0
पूरा जवाब मिलने का समय: 5.56s

इससे बेहतर…

क्या Pareto frontier पर Nova 2.0 Pro Preview (Non-reasoning) है, और इससे बेहतर क्या है?

रैंक नहीं किया गया · बेंचमार्क डेटा गायब है

Nova 2.0 Pro Preview (Non-reasoning) दोनों चयनित अक्ष मेट्रिक्स की रिपोर्ट नहीं करता है।

पिकर में खोलें रोज़ाना जाँच का URL: फ्रंटियर पर हो तो 200, बेहतर विकल्प मिलने पर 409

एक नज़र में

आज Nova 2.0 Pro Preview (Non-reasoning)

जवाब शुरू होने तक का समय (time to first answer)1.03s

आउटपुट स्पीड111 टोक/एस

इनपुट के प्रकारजानकारी उपलब्ध नहीं

चार्ट में नहीं दिखाया गया

परीक्षण डेटा अधूरा है

इस मॉडल को फ्रंटियर पर स्थापित करने के लिए इंटेलिजेंस और बेंचमार्क लागत दोनों की आवश्यकता है। गुम डेटा प्रदर्शन का निर्णय नहीं है.

बुद्धि सूचकांक: 14.40
बेंचमार्क चलाने की लागत: जानकारी उपलब्ध नहीं
इनपुट / दस लाख टोकन: 1.25
आउटपुट / दस लाख टोकन: 10.00
एक साथ समझे जा सकने वाले टेक्स्ट की सीमा (context window): जानकारी उपलब्ध नहीं

इंटेलिजेंस: Artificial Analysis Intelligence Index. लागत: उस बेंचमार्क को चलाने की कुल लागत, इसलिए तर्कशील टोकन की गिनती होती है। API आईडी: nova-2-0-pro.

आमने-सामने तुलना

आमने-सामने तुलना करें

सुझाव: इसमें क्या बेहतर है, इसके प्रयास का स्तर और इसकी कीमत के निकट अग्रणी मॉडल।

Nova 2.0 Pro Preview (Non-reasoning) की मापे गए मॉडलों से तुलना करें

कैसे चुनें

क्या आपको Nova 2.0 Pro Preview (Non-reasoning) का उपयोग करना चाहिए?

कोई निर्णय नहीं: यह बुद्धिमत्ता और बेंचमार्क लागत दोनों की रिपोर्ट नहीं करता है।

Nova 2.0 Pro Preview (Non-reasoning) से बेहतर और सस्ता क्या है?

बुद्धिमत्ता-बनाम-लागत फ्रंटियर पर अन्य मॉडल

Nova 2.0 Pro Preview (Non-reasoning) की कीमत कितनी है?

$1.25/$10 इन/आउट प्रति 1M टोकन, और - पूर्ण Artificial Analysis Intelligence Index चलाने के लिए, तर्क मॉडल के लिए ईमानदार ऑल-इन नंबर।

चुने गए मापदंडों के अनुसार स्थिति

अन्य अक्ष युग्म जहां Nova 2.0 Pro Preview (Non-reasoning) Pareto-optimal है।

ऊर्ध्वाधर अक्ष	क्षैतिज अक्ष	फ्रंटियर पर
क्षमता स्कोर	बेंचमार्क लागत (USD)	कोई डेटा नहीं
क्षमता स्कोर	पूरा जवाब मिलने का समय
क्षमता स्कोर	आउटपुट स्पीड

एजेंट: Accept: text/markdown or ?format=md इस पृष्ठ को Markdown के रूप में लौटाता है। JSON: /api/v1/models/nova-2-0-pro · Markdown: /api/v1/models/nova-2-0-pro?format=md · llms.txt · एजेंट कौशल