MODEL ANALYSIS

Nova 2.0 Omni (medium)

Amazon 的模型详情：聚合公开能力、价格、Token、速度、延迟和 Provider 实测数据，不重新评测或修改原始分数。

数据快照：2026-07-21查看原始来源 ↗

智能指数20.9*第 108 / 246

生成速度—Token/s

API 价格$0.3输入 / 1M Token · 输出 $$2.5

单任务成本—来源未提供可比较价格

单任务输出—Token

模型概览

Nova 2.0 Omni (medium) 的 Intelligence Index 为 20.9，生成速度为暂无数据 Token/s，完整评测成本为暂无数据。这些指标分别反映能力、吞吐和评测经济性，不能合并成单一“最好”结论。

技术规格

机构: Amazon
发布日期: 2025-11-26
推理类型: 推理模型
模型权重: 闭源
上下文窗口: 1,000,000 Token
输入模态: 文本、图像
输出模态: 文本
性能来源: Amazon

INTERACTIVE COMPARISON

模型指标比较器

切换指标并按状态、推理类型和权重开放性筛选。首屏服务端呈现前 24 个模型，浏览器随后载入完整数据，并始终保留当前模型。

状态推理权重24 / 577 个模型 · 正在载入全量数据

INTELLIGENCE

Artificial Analysis 智能指数

v4.1 由 9 项独立评测组成；数值越高越好。蓝色代表当前模型。

当前模型智能指数对比

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项目	数值
Claude Fable 5	59.9
GPT-5.6 Sol (max)	58.9
GPT-5.6 Sol (xhigh)	57.7
Kimi K3	57.1
GPT-5.6 Sol (high)	55.9
Claude Opus 4.8 (max)	55.7
GPT-5.6 Terra (max)	55
Grok 4.5 (high)	53.8
GPT-5.6 Sol (medium)	53.6
Claude Sonnet 5 (max)	53.4
GPT-5.6 Terra (xhigh)	51.6
GPT-5.6 Luna (max)	51.2
GLM-5.2 (max)	51.1
Muse Spark 1.1 (xhigh)	50.6
Gemini 3.5 Flash	50.2
GPT-5.6 Sol (low)	49.4
GPT-5.6 Luna (xhigh)	49.1
GPT-5.6 Terra (high)	49
Gemini 3.1 Pro Preview	46.5
Nova 2.0 Omni (medium)	20.9

INTELLIGENCE BREAKDOWN

9 项组成评测

各列保留来源站点的展示口径；GDPval 使用归一化值，AA-Omniscience 使用知识可靠指数，其余为通过率。

Nova 2.0 Omni (medium) 分项成绩同图用于观察强弱轮廓，不应直接把不同评测的数值当作同一量纲。

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项目	数值
SciCode	36.2%
AA-LCR	53.7%
AA-Omniscience	-57.8
Humanity's Last Exam	6.8%
GPQA Diamond	76.0%
CritPt	0.0%

AA-BRIEFCASE

真实知识工作成果质量

Elo 来自对可交付成果的成对比较；同时观察分析质量、呈现质量和任务要求通过率。

AA-Briefcase Elo 对比

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项目	数值
Claude Fable 5	1,583
Kimi K3	1,543
GPT-5.6 Sol (max)	1,496
Claude Sonnet 5 (max)	1,388
Claude Opus 4.8 (max)	1,354
Grok 4.5 (high)	1,323
Claude Sonnet 5 (xhigh)	1,298
GLM-5.2 (max)	1,260
Claude Sonnet 5 (high)	1,199
MiniMax-M3	1,110
Claude Opus 4.7 (Non-reasoning, high)	1,089
Claude Sonnet 5 (medium)	1,059
DeepSeek V4 Pro (max)	932
Claude Sonnet 5 (low)	926
Qwen3.7 Max	908
MiMo-V2.5-Pro	873
Nemotron 3 Ultra	870
Gemini 3.5 Flash (medium)	869

AA-OMNISCIENCE

知识与幻觉

指数同时考虑正确回答和避免幻觉。当前模型准确率 17.9%，幻觉率 92.2%。

AA-Omniscience 指数对比

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项目	数值
Claude Fable 5	40.2
Gemini 3.1 Pro Preview	32.9
Claude Opus 4.8 (max)	27.4
Grok 4.5 (high)	26.4
Gemini 3.5 Flash	22.7
GPT-5.6 Sol (max)	21.7
Gemini 3.5 Flash (medium)	21.7
GPT-5.6 Sol (xhigh)	20.6
GPT-5.6 Sol (high)	19.8
GPT-5.6 Sol (medium)	19
Kimi K3	18.4
GPT-5.6 Sol (low)	18.4
Muse Spark 1.1 (xhigh)	18
Grok 4.3 (medium)	17
Claude Sonnet 5 (max)	15.3
Claude Opus 4.7 (Non-reasoning, high)	14.2
Qwen3.7 Max	14.1
Grok 4.3 (low)	13.7
GPT-5.3 Codex (xhigh)	9.9
Nova 2.0 Omni (medium)	-57.8

INTELLIGENCE VS COST

能力与单任务成本

右上代表能力更高但成本也更高；理想区域通常靠近左上。横轴使用对数刻度，避免高价模型压扁主体分布。

智能指数与单任务成本

TOKEN USE

输出 Token 使用

Token 更多不等于回答更好；它同时影响成本和等待时间。先看同任务下的回答与推理构成。

单次 Intelligence 任务输出 Token

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项目	数值
Llama 4 Scout	1,249 Token
Llama 3.3 70B	1,686 Token
GPT-5.6 Sol (Non-reasoning)	2,074 Token
Llama 4 Maverick	2,089 Token
GPT-5.6 Luna (Non-reasoning)	2,110 Token
GPT-5.6 Terra (Non-reasoning)	2,154 Token
GPT-5.6 Terra (low)	2,258 Token
GPT-5.6 Luna (low)	2,298 Token
gpt-oss-120b (low)	2,475 Token
GPT-5.5 Instant (June 2026)	2,493 Token
GPT-5.6 Sol (low)	2,508 Token
Mistral Large 3	3,031 Token
Nova 2.0 Pro Preview	3,631 Token
GPT-5.6 Luna (medium)	3,663 Token
Granite 4.1 30B	3,709 Token
GPT-5.6 Terra (medium)	3,769 Token
GPT-5.6 Sol (medium)	4,203 Token
Gemma 4 31B	4,537 Token
Nova 2.0 Pro Preview (low)	4,915 Token
Granite 4.1 3B	5,070 Token

PRICE AND COST

价格与评测成本

API 标价、单任务成本和跑完整套评测的成本是三个不同口径，这里分开呈现。

单次 Intelligence 任务成本

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项目	数值
Llama 4 Scout	0.01 美元
MiMo-V2.5	0.01 美元
gpt-oss-120b (low)	0.02 美元
gpt-oss-20b (high)	0.02 美元
HyperNova 60B 2605	0.02 美元
NVIDIA Nemotron 3 Nano	0.02 美元
DeepSeek V4 Flash (max)	0.02 美元
Gemma 4 26B A4B	0.03 美元
MiMo-V2.5-Pro	0.03 美元
Llama 4 Maverick	0.03 美元
Gemma 4 31B	0.03 美元
GPT-5.6 Luna (low)	0.04 美元
DeepSeek V4 Pro (high)	0.04 美元
Gemini 3.1 Flash-Lite	0.04 美元
DeepSeek V4 Pro (max)	0.04 美元
GPT-5.6 Luna (medium)	0.05 美元
GPT-5.6 Luna (Non-reasoning)	0.05 美元
Mistral Large 3	0.06 美元
gpt-oss-120b (high)	0.06 美元
Mercury 2	0.07 美元

API 价格：每 1M Token

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项目	数值
输入	0.3 美元
输出	2.5 美元

CONTEXT WINDOW

上下文窗口

上下文窗口表示单次请求可处理的最大 Token 数，不代表模型一定能在全窗口内保持同等检索质量。

上下文窗口对比

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项目	数值
Llama 4 Scout	10,000,000 Token
Muse Spark 1.1 (xhigh)	1,048,576 Token
Kimi K3	1,048,576 Token
Gemini 3.5 Flash	1,000,000 Token
MiMo-V2.5-Pro	1,000,000 Token
Nova 2.0 Omni (medium)	1,000,000 Token
Gemini 3.5 Flash (minimal)	1,000,000 Token
GPT-5.6 Luna (low)	1,000,000 Token
GPT-5.6 Sol (low)	1,000,000 Token
Inkling	1,000,000 Token
Claude Sonnet 5 (low)	1,000,000 Token
Nova 2.0 Omni	1,000,000 Token
MiMo-V2.5	1,000,000 Token
NVIDIA Nemotron 3 Nano	1,000,000 Token
Claude Sonnet 5 (max)	1,000,000 Token
GPT-5.6 Terra (medium)	1,000,000 Token
Gemini 2.5 Pro	1,000,000 Token
MiniMax-M3	1,000,000 Token
Claude Opus 4.7 (Non-reasoning, high)	1,000,000 Token
GPT-5.6 Luna (max)	1,000,000 Token

OUTPUT SPEED

回答生成速度

模型开始输出后每秒生成的 Token；不包含开始回答前的等待时间。

输出速度对比

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项目	数值
Mercury 2	1,039.3 Token/s
LFM2.5-VL-1.6B	418 Token/s
Step 3.7 Flash	406.5 Token/s
Granite 4.0 H Small	403.8 Token/s
HyperNova 60B 2605	370.2 Token/s
LFM2.5-8B-A1B	337 Token/s
Gemini 3.1 Flash-Lite	335.3 Token/s
gpt-oss-120b (low)	332.2 Token/s
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning	317.6 Token/s
gpt-oss-120b (high)	311.6 Token/s
Step 3.5 Flash 2603	297.5 Token/s
Nova Micro	293.1 Token/s
Qwen3.5 Omni Flash	247.5 Token/s
NVIDIA Nemotron 3 Super	245.5 Token/s
gpt-oss-20b (low)	244.7 Token/s
gpt-oss-20b (high)	224.7 Token/s
Nemotron 3 Ultra	209.2 Token/s
Trinity Large Thinking	207.2 Token/s
Qwen3.7 Max	203.7 Token/s
GPT-5.6 Luna (Non-reasoning)	202.9 Token/s

单次 Intelligence 任务耗时

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项目	数值
gpt-oss-120b (low)	7.4 秒
GPT-5.6 Luna (Non-reasoning)	10.4 秒
GPT-5.6 Luna (low)	11.7 秒
Llama 4 Scout	15.1 秒
GPT-5.6 Terra (Non-reasoning)	17 秒
GPT-5.6 Terra (low)	17.4 秒
GPT-5.6 Luna (medium)	18.9 秒
Llama 4 Maverick	18.9 秒
Llama 3.3 70B	19.5 秒
Mercury 2	26.7 秒
GPT-5.6 Terra (medium)	29.4 秒
Nova 2.0 Pro Preview	34 秒
GPT-5.6 Sol (Non-reasoning)	36 秒
Nova 2.0 Pro Preview (low)	37.8 秒
GPT-5.6 Luna (high)	42 秒
GPT-5.6 Sol (low)	44.9 秒
Mistral Large 3	57.3 秒
Qwen3.5 122B A10B	57.9 秒
GPT-5.6 Terra (high)	59.6 秒
Gemini 3.1 Flash-Lite	60.6 秒

LATENCY

首个回答 Token 等待

推理模型的等待时间可能包含内部推理；低延迟更适合实时交互。

首个回答 Token：输入处理与推理等待

输入处理推理等待

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项目	合计	输入处理
Phi-4 Multimodal	0.6 秒	0.6 秒
Ministral 3 3B	0.6 秒	0.6 秒
GPT-5.6 Luna (Non-reasoning)	0.6 秒	0.6 秒
GPT-5.6 Terra (Non-reasoning)	0.7 秒	0.7 秒
Ministral 3 8B	0.7 秒	0.7 秒
Granite 4.1 8B	0.8 秒	0.8 秒
Mistral Small 4	0.8 秒	0.8 秒
Llama 4 Scout	0.8 秒	0.8 秒
Phi-4 Mini	0.8 秒	0.8 秒

END-TO-END RESPONSE TIME

端到端响应时间

按收到 500 个输出 Token 计算，合计输入处理、推理和文本生成时间。

输出 500 Token 的完整响应时间

输入处理推理生成 500 Token

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项目	合计	输入处理	生成 500 Token
Nova Micro	2.6 秒	0.9 秒	1.7 秒
GPT-5.6 Luna (Non-reasoning)	3.1 秒	0.6 秒	2.5 秒
Ministral 3 3B	3.6 秒	0.6 秒	3 秒
NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL	3.7 秒	1.2 秒	2.5 秒
GPT-5.6 Luna (low)	3.7 秒	1.2 秒	2.5 秒
Gemini 3.5 Flash (minimal)	3.8 秒	0.9 秒	2.9 秒
Qwen3.5 Omni Flash	3.8 秒	1.8 秒	2 秒
Ling 2.6 Flash	3.9 秒	1.1 秒	2.8 秒
Mistral Small 4	4 秒	0.8 秒	3.2 秒

FAQ

常见问题

以下回答均由本页公开结构化数据生成，便于搜索引擎和 AI 系统理解明确事实。

Nova 2.0 Omni (medium) 由谁开发？

Nova 2.0 Omni (medium) 由 Amazon 开发，发布日期为 2025-11-26。

Nova 2.0 Omni (medium) 的智能指数是多少？

当前公开 Intelligence Index 为 20.9，该数值为估算值。

Nova 2.0 Omni (medium) 的生成速度是多少？

公开性能数据为暂无数据 Token/s，来源为 Amazon。

Nova 2.0 Omni (medium) 的 API 价格是多少？

每 1M Token 的输入价格为 US$0.3，输出价格为 US$2.5。

Nova 2.0 Omni (medium) 的上下文窗口是多少？

上下文窗口为 1,000,000 Token。

Nova 2.0 Omni (medium) 是开放权重模型吗？

不是，模型权重未公开。

Nova 2.0 Omni (medium) 可以通过哪些 Provider 使用？

原站记录了 2 家 Provider。Provider 明细尚未同步。