DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B vs Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B by DeepSeek and Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 by NVIDIA represent two of the frontier AI models analyzed in our comprehensive 2026 AI benchmark and LLM comparison. In this head-to-head evaluation, we examine API token pricing, context window specifications, inference speed (tokens per second), and empirical reasoning performance. From a pure economic perspective, DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, both models provide an identical memory horizon with 131K tokens. In latency-sensitive production environments, Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 leads in tokens-per-second throughput, making it ideal for real-time conversational agents and high-concurrency workflows. Below is the complete empirical head-to-head breakdown across cost, speed, context, and capability matrices.
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B
লোকাল রিজনিং স্ট্যান্ডার্ডDeepSeek-R1-এর ট্র্যাজেক্টরি দ্বারা Qwen-2.5-32B বেস মডেলে ডিস্টিল্ড করা রিজনিং মডেল, যা কনজিউমার হার্ডওয়্যারে o1-মিনি সমমানের ফলাফল দেয়।
$0.20 / 1M
$0.60 / 1M
131.1K tokens
51.2%
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1
সুপার ৪৯Bবিশেষায়িত 49B Nemotron মডেল bridging দক্ষতা এর মধ্যম-টিয়ার weights সহ রিজনিং নির্ভুলতা এর 70B+ architectures.
$0.25 / 1M
$0.50 / 1M
131.1K tokens
40%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B is 1.1x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 is faster at 95 tok/s vs 58 tok/s.
- DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B leads on SWE-bench coding (51.2% vs 40.0%).
| বৈশিষ্ট্য | DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B | Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 46 | 46 |
Provider | DeepSeek | NVIDIA |
Input Price Cost per million input tokens | $0.20 / 1M | $0.25 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.60 / 1M | $0.50 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.11 / 1M | $0.16 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 131.1K tokens~197 A4 pages of text | 131.1K tokens~197 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 58 tok/s | 95 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 51.2% | 40% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 65.9% | 56% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.02 / 1M | $0.08 / 1M |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কযাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
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.
লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম
প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।
রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর
প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- ৬৭১B DeepSeek-R1 থেকে ডিস্টিল্ড করা অবিশ্বাস্য রিজনিং দক্ষতা
- ডুয়াল RTX 3090/4090 সেটআপে স্বাচ্ছন্দ্যে স্থানীয়ভাবে চালানো যায়
- সম্পূর্ণ <think> চিন্তন ট্র্যাজেক্টরি প্রদর্শন করে
- MIT লাইসেন্সে সম্পূর্ণ বিনামূল্যের উন্মুক্ত কোডবেস
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- পূর্ণ ৬৭১B R1 ফ্ল্যাগশিপের চেয়ে কোডিং গভীরতা সামান্য কম
- ছোট প্রশ্নের উত্তরেও দীর্ঘ সময় চিন্তা করে
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Sweet-spot 49B size easily fits এর ওপর একক 80GB GPU সহ quantization
- Enhanced চেইন-অফ-থট গাণিতিক রিজনিং সক্ষমতা
- সম্পূর্ণ 131K কনটেক্সট উইন্ডো সহ দ্রুত সময়-প্রতি-প্রথম-টোকেন
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Trails 253B আল্ট্রা edition এর ওপর গভীর সফটওয়্যার রিপোজিটরি রিফ্যাক্টরিং
- টেক্সট-শুধুমাত্র সহ no নেটিভ ছবি সহায়তা
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B | Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.26 | $0.22 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 25K | 30K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 19K | 12K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B | Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | deepseek-reasoner | llama-3-3-nemotron-super-49b-v1 |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2025-01 | 2025-04 |
| নলেজ কাটঅফ | July 2024 | January 2025 |
| আর্কিটেকচার | Dense Distilled Reasoning Transformer | Compact High-Density Transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | 32B | 49B |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (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 |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ 131K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.2/1M) | পূর্ণ 131K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.25/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.02/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.08/1M টোকেন |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) |
| MCP ও প্যারালাল টুল কলিং | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা |
| ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 20 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 69 GB VRAM (নেটিভ BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 30 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 105 GB VRAM (নেটিভ BF16) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট |
| ইনপুট মডালিটি | text | text |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B vs Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which model is faster?
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 is faster, generating 95 tokens per second compared with 58 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B is cheaper at $0.11 per 1M tokens blended, compared with $0.16 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 has lower latency, with a time to first token of 0.40s compared with 0.76s.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B if your priority is Private offline reasoning agents, legal analysis, math proofs, and local Ollama/vLLM setups. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 if your workflow prioritizes Mid-sized enterprise deployments, agentic tool workflows, and cost-effective reasoning. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B compare to Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 in API token pricing and cost per token?+
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B costs $0.20 per 1M input tokens and $0.60 per 1M output tokens, whereas Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 costs $0.25 input and $0.50 output. Overall, DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B is the more cost-effective model for high-volume API pipelines. Both models support prompt caching discounts of up to 90% for repeated prompt prefixes.
Which model has a larger context window: DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B or Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1?+
Both DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B and Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 offer an identical context window of 131K tokens (~98k words). Both architectures provide equal capacity for large document ingestion, multi-file codebases, and extended multi-turn conversation histories.
Which AI model is better for software engineering and coding: DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B or Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1?+
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B scores 51.2% on SWE-bench Verified while Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 scores 40%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B holds the verified benchmark lead.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B and Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1?+
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B and Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1?+
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B generates approximately 58 tokens per second, while Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 delivers 95 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B and Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1. This tiered routing pattern cuts overall API bills by up to 70%.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- DeepSeek-R1 Distill Llama 70B vs DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B vs Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-Mini vs Laguna XS 2.1: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aya Expanse 32B vs Llama 3.2 90B Vision: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।
তথ্যসূত্র: GetInfoUs Independent AI Benchmarks & Official API Specs