হেড-টু-হেড এআই মডেল তুলনা

Nemotron 3 Super 120B A12B vs GPT-OSS 120B

বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা

GetInfoUs রিসার্চ টিম দ্বারা পরীক্ষিতসর্বশেষ পর্যালোচনা: October 2026সম্পাদকীয় নীতিমালা
শেয়ার করুন
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Nemotron 3 Super 120B A12B vs GPT-OSS 120B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

NVIDIA-এর Nemotron 3 Super 120B A12B এবং OpenAI-এর GPT-OSS 120B হলো দুটি শীর্ষস্থানীয় এআই মডেল। Nemotron 3 Super 120B A12B মডেলে রয়েছে 262.1K টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো এবং এর এপিআই মূল্য $0.30/$0.80 প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন, যেখানে GPT-OSS 120B মডেলে রয়েছে 131.1K টোকেন কনটেক্সট এবং মূল্য $0.15/$0.60 প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন। নিচে উভয় মডেলের বেঞ্চমার্ক, গতি ও খরচের বিস্তারিত তুলনা দেওয়া হলো।

সরাসরি মডেল তুলনা (VS)

যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন

আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।

প্রোফাইল
এক পেজে মাল্টি-মডেল স্ট্যাক:
৫-মডেল মেগা কম্পেয়ার বিল্ডার
জনপ্রিয় তুলনা:
NVIDIA

Nemotron 3 Super 120B A12B

অটোনোমাস এজেন্টিক মডেল

NVIDIA-এর Nemotron 3 Super 120B A12B হলো অটোনোমাস এজেন্টিক ওয়ার্কফ্লো, টুল কলিং এবং মাল্টি-স্টেপ অটোমেশনের জন্য অপ্টিমাইজড এআই মডেল, যা 262K কনটেক্সট উইন্ডো, 85 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $0.3/$0.8 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 53/100 ইন্টেলিজেন্স স্

Intelligence Index53 / 100
Input Token:

$0.30 / 1M

Output Token:

$0.80 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

51%

OpenAI

GPT-OSS 120B

ওপেন-ওয়েটস ফাউন্ডেশন মডেল

OpenAI-এর GPT-OSS 120B হলো সেলফ-হোস্টিং, ফাইন-টিউনিং এবং প্রাইভেট ক্লাউড ডিপ্লয়মেন্টের জন্য উন্মুক্ত ওপেন-ওয়েটস এআই মডেল, যা 131K কনটেক্সট উইন্ডো, 95 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $0.15/$0.6 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 56/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদা

Intelligence Index56 / 100
Input Token:

$0.15 / 1M

Output Token:

$0.60 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

45.5%

একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ

  • GPT-OSS 120B is 1.6x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Nemotron 3 Super 120B A12B has a larger context window (262K vs 131K tokens).
  • GPT-OSS 120B is faster at 95 tok/s vs 85 tok/s.
  • Nemotron 3 Super 120B A12B leads on SWE-bench coding (51.0% vs 45.5%).
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপকের সংজ্ঞা জানতে:এআই গ্লোসারি দেখুন →
বৈশিষ্ট্যNemotron 3 Super 120B A12BGPT-OSS 120B
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
5356
Provider
NVIDIAOpenAI
Input Price
Cost per million input tokens
$0.30 / 1M$0.15 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.80 / 1M$0.60 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.18 / 1M$0.10 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
262.1K tokens~393 A4 pages of text131.1K tokens~197 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
33K33K
Throughput Speed
Tokens generated per second
85 tok/s95 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
51%45.5%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
64.5%68.5%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.06 / 1M$0.01 / 1M

কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?

একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্ক
কোডিং
Nemotron 3 Super 120B A12B
+5.5% SWE-bench lead
খরচ
GPT-OSS 120B
1.6x cheaper monthly runtime
স্পিড
GPT-OSS 120B
+12% faster generation
কনটেক্সট
Nemotron 3 Super 120B A12B
262.1K tokens window

যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা

স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।

Nemotron 3 Super 120B A12BGPT-OSS 120B
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

51%vs45.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

64.5%vs68.5%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

82.8%vs80.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1350ptsvs1330pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

N/Avs9.8%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

45%vs30.5%
SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

N/Avs33%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs58.5%
AIME (Advanced Math Competition)

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

74%vs84.5%
Long-Context Reasoning

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

82%vs71%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

85 tok/s vs95 tok/s

লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম

প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Nemotron 3 Super 120B A12B0.46s
GPT-OSS 120B0.48s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Nemotron 3 Super 120B A12B6.34s
GPT-OSS 120B5.74s

রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর

প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Nemotron 3 Super 120B A12B মাসিক API বিল
$1.26 / month
$0.3/1M in · $0.8/1M out
GPT-OSS 120B মাসিক API বিল
$0.79 / month
$0.15/1M in · $0.6/1M out
GPT-OSS 120B saves approximately $0.47 / month (38%) under this workload.1.6x Savings

Nemotron 3 Super 120B A12B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • 262K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 33K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 51% · GPQA Diamond 64.5%)
  • 85 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 460ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
  • ওপেন-ওয়েটস আর্কিটেকচার (120B (12B MoE)) — vLLM, Ollama বা প্রাইভেট GPU ক্লাস্টারে সেলফ-হোস্টিংযোগ্য
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • সম্পূর্ণ প্রিসিশনে লোকাল GPU সার্ভারে হোস্ট করতে পর্যাপ্ত VRAM ও হার্ডওয়্যার অবকাঠামো প্রয়োজন
  • অত্যন্ত জটিল মাল্টি-হপ গবেষণার ক্ষেত্রে ফ্ল্যাগশিপ রিজনিং মডেলের তুলনায় নির্ভুলতা কিছুটা কম হতে পারে

GPT-OSS 120B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • 131K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 33K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 45.5% · GPQA Diamond 68.5%)
  • 95 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 480ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
  • ওপেন-ওয়েটস আর্কিটেকচার (117B (5.1B MoE)) — vLLM, Ollama বা প্রাইভেট GPU ক্লাস্টারে সেলফ-হোস্টিংযোগ্য
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • সম্পূর্ণ প্রিসিশনে লোকাল GPU সার্ভারে হোস্ট করতে পর্যাপ্ত VRAM ও হার্ডওয়্যার অবকাঠামো প্রয়োজন
  • অত্যন্ত জটিল মাল্টি-হপ গবেষণার ক্ষেত্রে ফ্ল্যাগশিপ রিজনিং মডেলের তুলনায় নির্ভুলতা কিছুটা কম হতে পারে

টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স

একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।

MetricNemotron 3 Super 120B A12BGPT-OSS 120B
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.38$0.14
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
38K45K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
18K22K

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা

বৈশিষ্ট্যNemotron 3 Super 120B A12BGPT-OSS 120B
অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK)nemotron-3-super-120b-a12bgpt-oss-120b
API প্রোটোকলOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI Responses API & Chat Completions v1
রিলিজ তারিখ2026-032025-08
নলেজ কাটঅফJanuary 2026June 2024
আর্কিটেকচারHigh-Throughput Sparse MoE (120B Total / 12B Active)Sparse MoE transformer with reasoning
প্যারামিটার স্কেল120B (12B active MoE)117B (5.1B active MoE)
এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (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
লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K)পূর্ণ 262K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.3/1M)পূর্ণ 131K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.15/1M)
প্রম্পট ক্যাশিং ও TTLক্যাশড ইনপুট রেট $0.06/1M টোকেনস্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.015/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই)
কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্টAPI 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 কলিংনেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমানেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা
ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্সএক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিতনেটিভ ওয়েব সার্চ টুল + হোস্টেড কোড ইন্টারপ্রেটার ও ফাইল সার্চ RAG
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 বিলিংটেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন)টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন)
কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 74 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 258 GB VRAM (নেটিভ BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 73 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 252 GB VRAM (নেটিভ BF16)
সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশনOpen-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2)১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট
ইনপুট মডালিটিtexttext
আউটপুট মডালিটিtexttext

Nemotron 3 Super 120B A12B vs GPT-OSS 120B: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)

Which is more intelligent, Nemotron 3 Super 120B A12B or GPT-OSS 120B?

GPT-OSS 120B is more intelligent. It scores 56 compared with 53 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-OSS 120B is faster, generating 95 tokens per second compared with 85 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

GPT-OSS 120B is cheaper at $0.10 per 1M tokens blended, compared with $0.18 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Nemotron 3 Super 120B A12B has lower latency, with a time to first token of 0.46s compared with 0.48s.

Which model has a larger context window?

Nemotron 3 Super 120B A12B has a larger context window, supporting 262.1K tokens compared with 131.1K tokens.

চূড়ান্ত মতামত

Nemotron 3 Super 120B A12B (অটোনোমাস এজেন্টিক ওয়ার্কফ্লো, টুল কলিং এবং মাল্টি-স্টেপ অটোমেশনের জন্য অপ্টিমাইজড, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) এবং GPT-OSS 120B (সেলফ-হোস্টিং, ফাইন-টিউনিং এবং প্রাইভেট ক্লাউড ডিপ্লয়মেন্টের জন্য উন্মুক্ত ওপেন-ওয়েটস, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) উভয়ই শক্তিশালী মডেল। সার্বিক রিজনিং ও কোডিং বেঞ্চমার্কে GPT-OSS 120B এগিয়ে, দ্রুত ইনফারেন্স গতির জন্য GPT-OSS 120B সেরা এবং কম এপিআই খরচে প্রোডাকশন ডিপ্লয়মেন্টের জন্য GPT-OSS 120B সবচেয়ে সাশ্রয়ী পছন্দ।

সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)

কোডিং ও জটিল রিজনিংয়ের জন্য Nemotron 3 Super 120B A12B নাকি GPT-OSS 120B কোনটি ভালো?+

বেঞ্চমার্ক এবং রিজনিং মূল্যায়নে GPT-OSS 120B এগিয়ে রয়েছে। তবে আপনার নির্দিষ্ট প্রজেক্টের জন্য উভয় মডেলের SWE-bench ও GPQA স্কোর তুলনা করে নেওয়া উত্তম।

Nemotron 3 Super 120B A12B এবং GPT-OSS 120B-এর এপিআই খরচের পার্থক্য কত?+

Nemotron 3 Super 120B A12B-এর ইনপুট/আউটপুট মূল্য $0.30 / $0.80 (প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন) এবং GPT-OSS 120B-এর মূল্য $0.15 / $0.60। সার্বিক ওয়ার্কলোডে GPT-OSS 120B বেশি সাশ্রয়ী।

কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো ও স্পিড বেশি?+

Nemotron 3 Super 120B A12B মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 262.1K টোকেন এবং GPT-OSS 120B মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 131.1K টোকেন। ইনফারেন্স গতির দিক থেকে GPT-OSS 120B দ্রুততর আউটপুট প্রদান করে।

এআই পরিভাষা ও গাইড
সম্পূর্ণ গ্লোসারি →

মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।

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 ও OpenAI অফিশিয়াল এপিআই ডকুমেন্টেশন এবং স্বাধীন বেঞ্চমার্ক ইভালুয়েশন (২০২৬)।