Head-to-Head Model Comparison

Llama 4 Behemoth vs Nemotron 3 Ultra 550B A55B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

تمت المراجعة بواسطة فريق أبحاث GetInfoUsآخر مراجعة: October 2026السياسة التحريرية
مشاركة
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Llama 4 Behemoth vs Nemotron 3 Ultra 550B A55B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

يُعد Llama 4 Behemoth من Meta وNemotron 3 Ultra 550B A55B من NVIDIA من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر Llama 4 Behemoth نافذة سياق بحجم 10M رمز بسعر $0.00/$0.00 لكل مليون رمز، بينما يوفر Nemotron 3 Ultra 550B A55B سياقًا بحجم 1M رمز بسعر $1.00/$3.00 لكل مليون رمز. نستعرض أدناه مقارنة شاملة للأداء والسرعة والتكلفة.

مقارنة مباشرة (VS)

بدّل وقارن بين أي نموذجين

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Meta

Llama 4 Behemoth

نموذج أساسي مفتوح الأوزان

نموذج Llama 4 Behemoth من Meta مصمم خصيصاً لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 10M وسرعة 45 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 93/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).

Intelligence Index93 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

10M tokens

SWE-bench Verified:

75%

NVIDIA

Nemotron 3 Ultra 550B A55B

نموذج أساسي مفتوح الأوزان

نموذج Nemotron 3 Ultra 550B A55B من NVIDIA مصمم خصيصاً لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 1M وسرعة 65 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 60/100 (بتكلفة $1/$3 لكل مليون رمز).

Intelligence Index60 / 100
Input Token:

$1.00 / 1M

Output Token:

$3.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

64.5%

أهم الفروقات في لمحة

  • Llama 4 Behemoth is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Llama 4 Behemoth has a larger context window (10M vs 1M tokens).
  • Nemotron 3 Ultra 550B A55B is faster at 65 tok/s vs 45 tok/s.
  • Llama 4 Behemoth leads on SWE-bench coding (75.0% vs 64.5%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureLlama 4 BehemothNemotron 3 Ultra 550B A55B
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
9360
Provider
MetaNVIDIA
Input Price
Cost per million input tokens
$0.00 / 1M$1.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.00 / 1M$3.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.00 / 1M$0.68 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
10M tokens~15,000 A4 pages of text1M tokens~1,500 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
64K66K
Throughput Speed
Tokens generated per second
45 tok/s65 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
75%64.5%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
82%76%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.00 / 1M$0.25 / 1M

من يتفوق في كل مجال؟

At-a-glance decision framework
Coding
Llama 4 Behemoth
+10.5% SWE-bench lead
Cost
Llama 4 Behemoth
1.0x cheaper monthly runtime
Speed
Nemotron 3 Ultra 550B A55B
+44% faster generation
Context
Llama 4 Behemoth
10M tokens window

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Llama 4 BehemothNemotron 3 Ultra 550B A55B
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

75%vs64.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

82%vs76%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

88.5%vs87.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1490ptsvs1425pts
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

N/Avs53%
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

N/Avs86%
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

95%vs89%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

45 tok/s vs65 tok/s

زمن الاستجابة والسرعة

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Llama 4 Behemoth1.20s
Nemotron 3 Ultra 550B A55B0.62s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Llama 4 Behemoth12.31s
Nemotron 3 Ultra 550B A55B8.31s

محاكي تكلفة الرموز التفاعلي

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Llama 4 Behemoth Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
Nemotron 3 Ultra 550B A55B Monthly API Bill
$4.58 / month
$1/1M in · $3/1M out
Llama 4 Behemoth saves approximately $4.58 / month (100%) under this workload.1.0x Savings

Llama 4 Behemoth · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 10M وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 64K رمز (SWE-bench Verified 75% · GPQA Diamond 82%)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 45 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 1200 مللي ثانية
  • أوزان مفتوحة (2T total / 288B (16-of-2 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

Nemotron 3 Ultra 550B A55B · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 1M وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 66K رمز (SWE-bench Verified 64.5% · GPQA Diamond 76%)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 65 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 620 مللي ثانية
  • أوزان مفتوحة (550B (55B 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.

MetricLlama 4 BehemothNemotron 3 Ultra 550B A55B
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.85
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
35K48K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
15K24K

المواصفات التقنية

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureLlama 4 BehemothNemotron 3 Ultra 550B A55B
Official API Model ID (SDK)meta-llama/Llama-4-Behemothnemotron-3-ultra-550b-a55b
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2026-052026-06
Knowledge CutoffFebruary 2026February 2026
ArchitectureColossal sparse MoE architecture (288B active / 2T total, 16-of-2 MoE)Colossal Sparse MoE (550B Total / 55B Active)
Parameters2T total / 288B active (16-of-2 MoE)550B (55B active MoE)
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed CloudUnlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
Long-Context Tier (>128K/200K)Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)Flat rate ($1/1M in) across full 1000K window
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)Cached input at $0.25/1M tokens
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportFull 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 BillingText BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 1240 GB VRAM (4-bit Quantized) · 4300 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 341 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1183 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier ClassificationOpen-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 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestext, visiontext
Output Modalitiestexttext

Llama 4 Behemoth vs Nemotron 3 Ultra 550B A55B: إجابات سريعة (FAQ)

Which is more intelligent, Llama 4 Behemoth or Nemotron 3 Ultra 550B A55B?

Llama 4 Behemoth is more intelligent. It scores 93 compared with 60 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Nemotron 3 Ultra 550B A55B is faster, generating 65 tokens per second compared with 45 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Llama 4 Behemoth is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.68 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Nemotron 3 Ultra 550B A55B has lower latency, with a time to first token of 0.62s compared with 1.20s.

Which model has a larger context window?

Llama 4 Behemoth has a larger context window, supporting 10M tokens compared with 1M tokens.

الحكم النهائي

يتميز كل من Llama 4 Behemoth (مثالي لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وNemotron 3 Ultra 550B A55B (مثالي لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق Llama 4 Behemoth في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم Nemotron 3 Ultra 550B A55B سرعة توليد أعلى، بينما يُعد Llama 4 Behemoth الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، Llama 4 Behemoth أم Nemotron 3 Ultra 550B A55B؟+

يتصدر Llama 4 Behemoth في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.

ما الفرق في تكلفة API بين Llama 4 Behemoth وNemotron 3 Ultra 550B A55B؟+

يبلغ سعر Llama 4 Behemoth نحو $0.00 / $0.00 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر Nemotron 3 Ultra 550B A55B نحو $1.00 / $3.00. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد Llama 4 Behemoth الأرخص.

أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+

يدعم Llama 4 Behemoth سياقًا بحجم 10M رمز مقابل 1M رمز لنموذج Nemotron 3 Ultra 550B A55B، بينما يتفوق Nemotron 3 Ultra 550B A55B في سرعة تدفق الرموز.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

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 Meta وNVIDIA وتقييمات الاختبارات القياسية المستقلة (2026).