Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct vs Claude Opus 5.5
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (4)
NVIDIA-এর Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct এবং Anthropic-এর Claude Opus 5.5-এর মধ্যে বিস্তারিত কারিগরি ও অর্থনৈতিক তুলনা।
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
Live comparison: no in-depth editorial review has been published for this pair yet.
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct
অ্যালাইনড ৭০BNVIDIA-র customized 70B alignment পাওয়ারহাউস trained সহ HelpSteer2 প্রতি rival বাণিজ্যিক flagships এর ওপর কথোপকথনমূলক গুণমান এবং কোডিং.
$0.35 / 1M
$0.70 / 1M
128K tokens
41.2%
Claude Opus 5.5
ফ্রন্টিয়ার ইন্টেলিজেন্স টাইটানAnthropic-এর pinnacle ফ্রন্টিয়ার মডেল এর জন্য নির্মিত দীর্ঘমেয়াদী agentic সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং, ডেন্স মাল্টিমোডাল নথি সংশ্লেষণ, এবং স্বায়ত্তশাসিত গবেষণা ওয়ার্কফ্লো.
$4.00 / 1M
$20.00 / 1M
1M tokens
84.6%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct is 18.9x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Claude Opus 5.5 has a larger context window (1M vs 128K tokens).
- Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct is faster at 80 tok/s vs 78 tok/s.
- Claude Opus 5.5 leads on SWE-bench coding (84.6% vs 41.2%).
| বৈশিষ্ট্য | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 47 | 94 |
Provider | NVIDIA | Anthropic |
Input Price Cost per million input tokens | $0.35 / 1M | $4.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.70 / 1M | $20.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.21 / 1M | $3.08 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 1M tokens~1,500 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 128K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 80 tok/s | 78 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 41.2% | 84.6% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 58.5% | 82.3% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.10 / 1M | $0.40 / 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।
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Trained সহ HelpSteer2 reward মডেলগুলো এর জন্য ব্যতিক্রমী কথোপকথনমূলক সূক্ষ্ম ভাবপ্রকাশ
- Rivals larger 100B+ মডেলগুলো এর ওপর নির্দেশনা-following এবং কোডিং clarity
- এর জন্য অপ্টিমাইজড এন্টারপ্রাইজ NVIDIA NIM microservice ডেপ্লয়মেন্ট
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- প্রয়োজন হয় dual-GPU এন্টারপ্রাইজ হার্ডওয়্যার এর জন্য লোকাল unquantized এক্সিকিউশন
- অনুপস্থিত নেটিভ ভিজ্যুয়াল ছবি অনুধাবন
Claude Opus 5.5 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- অতুলনীয় স্বায়ত্তশাসিত মাল্টি-স্টেপ এজেন্টিক কোডিং এবং রিফ্যাক্টরিং
- Flawless মাল্টি-ডকুমেন্ট রিজনিং চেয়ে বেশি 1M টোকেন কনটেক্সট সহ no দীর্ঘ-prompt surcharge
- সর্বোচ্চ Artificial বিশ্লেষণ বুদ্ধিমত্তা Index ever measured (58/100), leading SWE-bench Pro -এ 89.9%
- Precise টুল এক্সিকিউশন সহ robust error-recovery লুপ
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Premium আউটপুট মূল্য ($20.00/M) plus heavy রিজনিং-টোকেন usage (~119K আউটপুট টোকেন প্রতি index টাস্ক) keeps দীর্ঘ agentic চলে expensive
- দীর্ঘ থিংকিং times -এ maximum effort পারে push একক hard agentic টাস্ক toward ~$13
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.28 | $3.85 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 32K | 68K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 42K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | llama-3-1-nemotron-70b | claude-opus-5-5-20260901 |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | Anthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI |
| রিলিজ তারিখ | 2025-04 | 2026-09 |
| নলেজ কাটঅফ | December 2024 | June 2026 |
| আর্কিটেকচার | RLHF Aligned Llama 3.1 Derivative | Extended Autonomous Hybrid Reasoning Transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | 70B | Confidential |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | 4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ 128K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.35/1M) | ২০০K টোকেন পর্যন্ত সাধারণ রেট; ২০০K-এর ওপরে ২ গুণ প্রাইসিং টিয়ার প্রযোজ্য |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.1/1M টোকেন | $0.4/1M ক্যাশড রিড (৯০% সাশ্রয়); ৫ মিনিট ডিফল্ট ও ১ ঘণ্টা এক্সটেন্ডেড TTL |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) |
| 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 | নেটিভ ওয়েব সার্চ সাইটেশন + কোড এক্সিকিউশন টুল ও MCP কানেক্টর |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) | AWS Bedrock কাস্টম টিউনিং ও প্রম্পট ডিস্টিলেশন |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 43 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 151 GB VRAM (নেটিভ BF16) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Anthropic RSP ASL-2 / ASL-3 Constitutional Safety Evaluated |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট | SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা |
| ইনপুট মডালিটি | text | text, vision |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct vs Claude Opus 5.5: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct or Claude Opus 5.5?
Claude Opus 5.5 is more intelligent. It scores 94 compared with 47 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct is faster, generating 80 tokens per second compared with 78 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct is cheaper at $0.21 per 1M tokens blended, compared with $3.08 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct has lower latency, with a time to first token of 0.45s compared with 1.40s.
Which model has a larger context window?
Claude Opus 5.5 has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 128K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct (এন্টারপ্রাইজ গ্রাহক সহায়তা, synthetic ডেটা প্রজন্ম, এবং লোকাল এজেন্ট orchestration) এবং Claude Opus 5.5 (বৃহৎ-স্কেল সফটওয়্যার development এজেন্ট, এন্টারপ্রাইজ codebases, এবং মিশন-ক্রিটিক্যাল বৈজ্ঞানিক সংশ্লেষণ) উভয়ই শক্তিশালী; আপনার বাজেট ও কনটেক্সট প্রয়োজন অনুযায়ী নির্বাচন করুন।
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct ও Claude Opus 5.5-এর মধ্যে কোনটি বেশি সাশ্রয়ী?+
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct costs $0.35/1M input and $0.7/1M output tokens, while Claude Opus 5.5 costs $4/1M input and $20/1M output tokens.
কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো বড়?+
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct supports 128K tokens whereas Claude Opus 5.5 supports 1M tokens.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- 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
- Aya Expanse 8B vs Command R+: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aya Expanse 8B vs Qwen 2.5 7B Instruct: 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: NVIDIA & Anthropic Official Documentation