Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B vs DeepSeek-R1-0528
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B by NVIDIA and DeepSeek-R1-0528 by DeepSeek 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-R1-0528 holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, DeepSeek-R1-0528 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 128K tokens. In latency-sensitive production environments, Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B 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।
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B
নেমোট্রন ফ্ল্যাগশিপNVIDIA-র heavy-duty 253B রিজনিং foundation ইঞ্জিন এর জন্য বিশেষভাবে তৈরি বিশাল এন্টারপ্রাইজ batch প্রক্রিয়াকরণ এবং জটিল এজেন্ট পাইপলাইন.
$0.80 / 1M
$2.40 / 1M
128K tokens
52.8%
DeepSeek-R1-0528
ওপেন রিজনার আপডেটMay 2025 checkpoint এর DeepSeek-R1 প্রদানকারী refined reinforcement learning, stabilized চেইন-অফ-থট, এবং improved গণিত রিজনিং.
$0.55 / 1M
$2.19 / 1M
128K tokens
51.8%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- 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%).
| বৈশিষ্ট্য | 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 |
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 Ultra 253B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- বিশাল 253B প্যারামিটার সক্ষমতা প্রদানকারী গভীর মাল্টি-স্টেপ deduction
- ব্যতিক্রমী পারফরম্যান্স এর ওপর এন্টারপ্রাইজ codebases এবং জটিল লজিক chains
- NIM-এর জন্য অপ্টিমাইজড extreme মাল্টি-নোড GPU ক্লাস্টার scalability
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- প্রয়োজন হয় উল্লেখযোগ্য datacenter অবকাঠামো (e.g. 8x H100 node) এর জন্য লোকাল সেলফ-হোস্টিং
- টেক্সট-শুধুমাত্র modality
DeepSeek-R1-0528 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- ওপেন-ওয়েটস রিজনিং champion সহ transparent এবং inspectable চেইন-অফ-থট
- Highly প্রতিযোগিতামূলক GPQA Diamond (74.2%) এবং AIME (85.0%) competition গণিত scores
- Inexpensive API মূল্য এবং সম্পূর্ণ এর ওপর-premise ডেপ্লয়মেন্ট rights
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Verbose টোকেন প্রজন্ম resulting মধ্যে উচ্চতর লেটেন্সি প্রতি question
- Strict 128K কনটেক্সট উইন্ডো এবং টেক্সট-শুধুমাত্র modality
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| 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 |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B | DeepSeek-R1-0528 |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | llama-3-1-nemotron-ultra-253b | deepseek-reasoner |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2025-04 | 2025-05 |
| নলেজ কাটঅফ | December 2024 | March 2025 |
| আর্কিটেকচার | High-Throughput Aligned Frontier MoE | Open-Weights Reasoning MoE |
| প্যারামিটার স্কেল | 253B | 671B (37B active MoE) |
| 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 128K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.8/1M) | পূর্ণ 128K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.55/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.2/1M টোকেন | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.14/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) |
| 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) · 157 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 544 GB VRAM (নেটিভ BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 416 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 1443 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 |
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B vs DeepSeek-R1-0528: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (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.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B if your priority is Enterprise datacenter intelligence, automated code migrations, and mission-critical reasoning. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose DeepSeek-R1-0528 if your workflow prioritizes Mathematical theorem proving, rigorous algorithm design, and privacy-compliant research. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B compare to DeepSeek-R1-0528 in API token pricing and cost per token?+
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B costs $0.80 per 1M input tokens and $2.40 per 1M output tokens, whereas DeepSeek-R1-0528 costs $0.55 input and $2.19 output. Overall, DeepSeek-R1-0528 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: Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B or DeepSeek-R1-0528?+
Both Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B and DeepSeek-R1-0528 offer an identical context window of 128K tokens (~96k 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: Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B or DeepSeek-R1-0528?+
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B scores 52.8% on SWE-bench Verified while DeepSeek-R1-0528 scores 51.8%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B holds the verified benchmark lead.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B and DeepSeek-R1-0528?+
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, DeepSeek-R1-0528 provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B and DeepSeek-R1-0528?+
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B generates approximately 60 tokens per second, while DeepSeek-R1-0528 delivers 48 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B and DeepSeek-R1-0528 to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to DeepSeek-R1-0528 to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B. 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 Reasoner vs DeepSeek-R1-0528: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B vs Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Nemotron Research Reasoning vs Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- o3 vs DeepSeek-R1-0528: 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
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