Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B vs DeepSeek-R1-0528
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
يُعد Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B من NVIDIA وDeepSeek-R1-0528 من DeepSeek من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B نافذة سياق بحجم 128K رمز بسعر $0.80/$2.40 لكل مليون رمز، بينما يوفر DeepSeek-R1-0528 سياقًا بحجم 128K رمز بسعر $0.55/$2.19 لكل مليون رمز. نستعرض أدناه مقارنة شاملة للأداء والسرعة والتكلفة.
بدّل وقارن بين أي نموذجين
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B
نموذج أساسي مفتوح الأوزاننموذج Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B من NVIDIA مصمم خصيصاً لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 128K وسرعة 60 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 54/100 (بتكلفة $0.8/$2.4 لكل مليون رمز
$0.80 / 1M
$2.40 / 1M
128K tokens
52.8%
DeepSeek-R1-0528
استدلال منطقي مفتوح الأوزاننموذج DeepSeek-R1-0528 من DeepSeek مصمم خصيصاً لـالاستدلال بسلسلة الأفكار (CoT) مع أوزان مفتوحة وكفاءة حسابية عالية، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 128K وسرعة 48 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 52/100 (بتكلفة $0.55/$2.19 لكل مليون رمز).
$0.55 / 1M
$2.19 / 1M
128K tokens
51.8%
أهم الفروقات في لمحة
- DeepSeek-R1-0528 is 1.2x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B is faster at 60 tok/s vs 48 tok/s.
- Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B leads on SWE-bench coding (52.8% vs 51.8%).
| Feature | Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B | DeepSeek-R1-0528 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 54 | 52 |
Provider | NVIDIA | DeepSeek |
Input Price Cost per million input tokens | $0.80 / 1M | $0.55 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $2.40 / 1M | $2.19 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.54 / 1M | $0.43 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 60 tok/s | 48 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 52.8% | 51.8% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 66% | 74.2% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.20 / 1M | $0.14 / 1M |
من يتفوق في كل مجال؟
At-a-glance decision frameworkنتائج الاختبارات المعيارية الموثقة
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
زمن الاستجابة والسرعة
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
محاكي تكلفة الرموز التفاعلي
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B · Strengths & Key Advantages
- نافذة سياق بسعة 128K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 16K رمز (SWE-bench Verified 52.8% · GPQA Diamond 66%)
- سرعة توليد عالية تبلغ 60 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 600 مللي ثانية
- أوزان مفتوحة (253B) تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama
Considerations & Trade-offs
- يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
- في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل
DeepSeek-R1-0528 · Strengths & Key Advantages
- نافذة سياق بسعة 128K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 8K رمز (SWE-bench Verified 51.8% · GPQA Diamond 74.2%)
- سرعة توليد عالية تبلغ 48 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 900 مللي ثانية
- أوزان مفتوحة (671B (37B MoE)) تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama
Considerations & Trade-offs
- يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
- في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B | DeepSeek-R1-0528 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.65 | $0.62 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 42K | 45K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 20K | 25K |
المواصفات التقنية
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B | DeepSeek-R1-0528 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | llama-3-1-nemotron-ultra-253b | deepseek-reasoner |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-04 | 2025-05 |
| Knowledge Cutoff | December 2024 | March 2025 |
| Architecture | High-Throughput Aligned Frontier MoE | Open-Weights Reasoning MoE |
| Parameters | 253B | 671B (37B active MoE) |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($0.8/1M in) across full 128K window | Flat rate ($0.55/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.2/1M tokens | Automatic prefix caching at $0.14/1M (no extra cache-write fee) |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 157 GB VRAM (4-bit Quantized) · 544 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 416 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1443 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control |
| Input Modalities | text | text |
| Output Modalities | text | text |
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B vs DeepSeek-R1-0528: إجابات سريعة (FAQ)
Which is more intelligent, Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B or DeepSeek-R1-0528?
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B is more intelligent. It scores 54 compared with 52 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B is faster, generating 60 tokens per second compared with 48 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
DeepSeek-R1-0528 is cheaper at $0.43 per 1M tokens blended, compared with $0.54 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B has lower latency, with a time to first token of 0.60s compared with 0.90s.
الحكم النهائي
يتميز كل من Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B (مثالي لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وDeepSeek-R1-0528 (مثالي لـالاستدلال بسلسلة الأفكار (CoT) مع أوزان مفتوحة وكفاءة حسابية عالية وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B سرعة توليد أعلى، بينما يُعد DeepSeek-R1-0528 الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.
الأسئلة الشائعة (FAQ)
أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B أم DeepSeek-R1-0528؟+
يتصدر Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.
ما الفرق في تكلفة API بين Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B وDeepSeek-R1-0528؟+
يبلغ سعر Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B نحو $0.80 / $2.40 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر DeepSeek-R1-0528 نحو $0.55 / $2.19. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد DeepSeek-R1-0528 الأرخص.
أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+
يدعم Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B سياقًا بحجم 128K رمز مقابل 128K رمز لنموذج DeepSeek-R1-0528، بينما يتفوق Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B في سرعة تدفق الرموز.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- DeepSeek Reasoner ضد DeepSeek-R1-0528: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B ضد Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Nemotron Research Reasoning ضد Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- o3 ضد DeepSeek-R1-0528: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Aion-3.0 ضد Aion-Mini: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Aion-3.0 ضد Gemini 3.6 Flash: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
المصادر الرسمية: وثائق API الرسمية من NVIDIA وDeepSeek وتقييمات الاختبارات القياسية المستقلة (2026).