Head-to-Head Model Comparison

Nemotron Research Reasoning vs Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B

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
Nemotron Research Reasoning vs Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

يُعد Nemotron Research Reasoning من NVIDIA وLlama 3.1 Nemotron Ultra 253B من NVIDIA من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر Nemotron Research Reasoning نافذة سياق بحجم 128K رمز بسعر $0.00/$0.00 لكل مليون رمز، بينما يوفر Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B سياقًا بحجم 128K رمز بسعر $0.80/$2.40 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:
NVIDIA

Nemotron Research Reasoning

استدلال منطقي مفتوح الأوزان

نموذج Nemotron Research Reasoning من NVIDIA مصمم خصيصاً لـالاستدلال بسلسلة الأفكار (CoT) مع أوزان مفتوحة وكفاءة حسابية عالية، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 128K وسرعة 45 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 68/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).

Intelligence Index68 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

48.5%

NVIDIA

Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B

نموذج أساسي مفتوح الأوزان

نموذج 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

Intelligence Index54 / 100
Input Token:

$0.80 / 1M

Output Token:

$2.40 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

52.8%

أهم الفروقات في لمحة

  • Nemotron Research Reasoning is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B is faster at 60 tok/s vs 45 tok/s.
  • Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B leads on SWE-bench coding (52.8% vs 48.5%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureNemotron Research ReasoningLlama 3.1 Nemotron Ultra 253B
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
6854
Provider
NVIDIANVIDIA
Input Price
Cost per million input tokens
$0.00 / 1M$0.80 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.00 / 1M$2.40 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.00 / 1M$0.54 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
128K tokens~192 A4 pages of text128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
16K16K
Throughput Speed
Tokens generated per second
45 tok/s60 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
48.5%52.8%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
62%66%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.00 / 1M$0.20 / 1M

من يتفوق في كل مجال؟

At-a-glance decision framework
Coding
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B
+4.3% SWE-bench lead
Cost
Nemotron Research Reasoning
1.0x cheaper monthly runtime
Speed
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B
+33% faster generation
Context
Tied
128K tokens window

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

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

Nemotron Research ReasoningLlama 3.1 Nemotron Ultra 253B
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

48.5%vs52.8%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

62%vs66%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

82%vs84%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1340ptsvs1362pts
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

42%vs46.5%
AIME (Advanced Math Competition)

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

68%vs76%
Long-Context Reasoning

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

78%vs82%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

45 tok/s vs60 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
Nemotron Research Reasoning0.52s
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B0.60s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Nemotron Research Reasoning11.63s
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B8.93s

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)
Nemotron Research Reasoning Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B Monthly API Bill
$3.66 / month
$0.8/1M in · $2.4/1M out
Nemotron Research Reasoning saves approximately $3.66 / month (100%) under this workload.1.0x Savings

Nemotron Research Reasoning · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 128K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 16K رمز (SWE-bench Verified 48.5% · GPQA Diamond 62%)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 45 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 520 مللي ثانية
  • أوزان مفتوحة (70B) 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

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

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricNemotron Research ReasoningLlama 3.1 Nemotron Ultra 253B
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.65
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
18K42K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
12K20K

المواصفات التقنية

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureNemotron Research ReasoningLlama 3.1 Nemotron Ultra 253B
Official API Model ID (SDK)nemotron-research-reasoningllama-3-1-nemotron-ultra-253b
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2025-082025-04
Knowledge CutoffJuly 2025December 2024
ArchitectureResearch-Grade Dense TransformerHigh-Throughput Aligned Frontier MoE
Parameters70B253B
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 ($0.8/1M in) across full 128K window
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)Cached input at $0.2/1M tokens
Computer Use / GUI AgentAPI / 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 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)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 43 GB VRAM (4-bit Quantized) · 151 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 157 GB VRAM (4-bit Quantized) · 544 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 Modalitiestexttext
Output Modalitiestexttext

Nemotron Research Reasoning vs Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B: إجابات سريعة (FAQ)

Which is more intelligent, Nemotron Research Reasoning or Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B?

Nemotron Research Reasoning is more intelligent. It scores 68 compared with 54 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B is faster, generating 60 tokens per second compared with 45 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Nemotron Research Reasoning is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.54 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Nemotron Research Reasoning has lower latency, with a time to first token of 0.52s compared with 0.60s.

الحكم النهائي

يتميز كل من Nemotron Research Reasoning (مثالي لـالاستدلال بسلسلة الأفكار (CoT) مع أوزان مفتوحة وكفاءة حسابية عالية وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وLlama 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.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق Nemotron Research Reasoning في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B سرعة توليد أعلى، بينما يُعد Nemotron Research Reasoning الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، Nemotron Research Reasoning أم Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B؟+

يتصدر Nemotron Research Reasoning في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.

ما الفرق في تكلفة API بين Nemotron Research Reasoning وLlama 3.1 Nemotron Ultra 253B؟+

يبلغ سعر Nemotron Research Reasoning نحو $0.00 / $0.00 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B نحو $0.80 / $2.40. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد Nemotron Research Reasoning الأرخص.

أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+

يدعم Nemotron Research Reasoning سياقًا بحجم 128K رمز مقابل 128K رمز لنموذج Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B، بينما يتفوق Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B 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 NVIDIA وNVIDIA وتقييمات الاختبارات القياسية المستقلة (2026).