Llama 4 Behemoth vs Nemotron 3 Ultra 550B A55B
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Llama 4 Behemoth by Meta and Nemotron 3 Ultra 550B A55B 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, Llama 4 Behemoth holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, Llama 4 Behemoth is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, Llama 4 Behemoth provides an expanded memory horizon with 10,000K tokens. In latency-sensitive production environments, Nemotron 3 Ultra 550B A55B 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 4 Behemoth
২T ওপেন জায়ান্টMeta-র gargantuan 2-ট্রিলিয়ন প্যারামিটার ওপেন মডেল pushing ফ্রন্টিয়ার এর ওপেন-weight সক্ষমতা এবং 10M কনটেক্সট.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
10M tokens
75%
Nemotron 3 Ultra 550B A55B
ওপেন হেভিওয়েটNVIDIA-র crowning ওপেন-weight foundation দৈত্যাকার সম্বলিত 550B total প্যারামিটারসমূহ, 1M কনটেক্সট উইন্ডো, এবং অত্যাধুনিক এন্টারপ্রাইজ রিজনিং.
$1.00 / 1M
$3.00 / 1M
1M tokens
64.5%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- 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%).
| বৈশিষ্ট্য | Llama 4 Behemoth | Nemotron 3 Ultra 550B A55B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 93 | 60 |
Provider | Meta | NVIDIA |
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 text | 1M tokens~1,500 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 64K | 66K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 45 tok/s | 65 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 |
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.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
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 4 Behemoth · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- অপ্রতিদ্বন্দ্বী 2T প্যারামিটার ওপেন সক্ষমতা
- Staggering ~10 মিলিয়ন টোকেন কনটেক্সট horizon
- অত্যাধুনিক কোডিং এবং রিজনিং scores
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Demands উচ্চ-end datacenter মাল্টি-নোড GPU ক্লাস্টারসমূহ (8x H100 minimum)
- Slow ইনফারেন্স থ্রুপুট এর তুলনায় smaller মডেলগুলো
Nemotron 3 Ultra 550B A55B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- বিশাল 550B সক্ষমতা সহ 55B সক্রিয় ইনফারেন্স প্রদানকারী ফ্রন্টিয়ার রিজনিং গভীরতা
- Colossal 1 মিলিয়ন টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো সহ flawless দীর্ঘ-range recall
- ওপেন-ওয়েটস আওতায় permissive license এর জন্য সার্বভৌম national এবং কর্পোরেট ডিপ্লয়মেন্টসমূহ
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- প্রয়োজন হয় উল্লেখযোগ্য DGX/H100 মাল্টি-নোড ক্লাস্টারসমূহ এর জন্য সেলফ-হোস্টিং
- টেক্সট-শুধুমাত্র ছাড়াই নেটিভ ভিজ্যুয়াল প্রক্রিয়াকরণ
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Llama 4 Behemoth | Nemotron 3 Ultra 550B A55B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.85 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 35K | 48K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 15K | 24K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Llama 4 Behemoth | Nemotron 3 Ultra 550B A55B |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | meta-llama/Llama-4-Behemoth | nemotron-3-ultra-550b-a55b |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2026-05 | 2026-06 |
| নলেজ কাটঅফ | February 2026 | February 2026 |
| আর্কিটেকচার | Colossal sparse MoE architecture (288B active / 2T total, 16-of-2 MoE) | Colossal Sparse MoE (550B Total / 55B Active) |
| প্যারামিটার স্কেল | 2T total / 288B active (16-of-2 MoE) | 550B (55B 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 কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়) | পূর্ণ 1000K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($1/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে) | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.25/1M টোকেন |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) | 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) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 1240 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 4300 GB VRAM (নেটিভ BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 341 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 1183 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, vision | text |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
Llama 4 Behemoth vs Nemotron 3 Ultra 550B A55B: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (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.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Llama 4 Behemoth if your priority is National laboratories, large enterprise AI clusters, and extreme scientific modeling. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Nemotron 3 Ultra 550B A55B if your workflow prioritizes National AI initiatives, sovereign defense intelligence, and enterprise-wide autonomous agent swarms. 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 4 Behemoth compare to Nemotron 3 Ultra 550B A55B in API token pricing and cost per token?+
Llama 4 Behemoth costs $0.00 per 1M input tokens and $0.00 per 1M output tokens, whereas Nemotron 3 Ultra 550B A55B costs $1.00 input and $3.00 output. Overall, Llama 4 Behemoth 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 4 Behemoth or Nemotron 3 Ultra 550B A55B?+
Llama 4 Behemoth supports a context window of 10,000K tokens (~7,500k words), while Nemotron 3 Ultra 550B A55B supports 1,000K tokens (~750k words). Therefore, Llama 4 Behemoth can process more textual data and document context in a single prompt.
Which AI model is better for software engineering and coding: Llama 4 Behemoth or Nemotron 3 Ultra 550B A55B?+
Llama 4 Behemoth scores 75% on SWE-bench Verified while Nemotron 3 Ultra 550B A55B scores 64.5%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, Llama 4 Behemoth holds the verified benchmark lead.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Llama 4 Behemoth and Nemotron 3 Ultra 550B A55B?+
Llama 4 Behemoth features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, Nemotron 3 Ultra 550B A55B provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between Llama 4 Behemoth and Nemotron 3 Ultra 550B A55B?+
Llama 4 Behemoth generates approximately 45 tokens per second, while Nemotron 3 Ultra 550B A55B delivers 65 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Nemotron 3 Ultra 550B A55B provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining Llama 4 Behemoth and Nemotron 3 Ultra 550B A55B to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to Llama 4 Behemoth to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to Nemotron 3 Ultra 550B A55B. 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
- Command A Plus vs Nemotron 3 Ultra 550B A55B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Llama 4 Behemoth vs Llama 5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Nemotron 3 Ultra 550B A55B vs Gemini 4 Argon: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Nemotron 3 Ultra 550B A55B vs GPT-OSS 120B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Nemotron 3 Ultra 550B A55B vs Llama 5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Nemotron 3 Ultra 550B A55B vs Qwen3.8 Max Preview: 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