Nemotron 3 Super 120B A12B vs Llama 3.1 405B
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Nemotron 3 Super 120B A12B by NVIDIA and Llama 3.1 405B by Meta 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 3.1 405B holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, Llama 3.1 405B is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, Nemotron 3 Super 120B A12B provides an expanded memory horizon with 262K tokens. In latency-sensitive production environments, Nemotron 3 Super 120B A12B 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।
Nemotron 3 Super 120B A12B
সহযোগিতামূলক এজেন্টCollaborative এজেন্ট ওয়ার্কহর্স activating 12B out এর 120B প্যারামিটারসমূহ, প্রদানকারী ফ্ল্যাগশিপ-grade রিজনিং -এ উচ্চ batch থ্রুপুট.
$0.30 / 1M
$0.80 / 1M
262.1K tokens
51%
Llama 3.1 405B
ফ্রন্টিয়ার ওপেন সার্বভৌমmonumental 405-বিলিয়ন প্যারামিটার ওপেন ফাউন্ডেশন মডেল এর ওপর প্রশিক্ষিত 16K H100 GPUs, প্রদানকারী true ফ্রন্টিয়ার parity সহ GPT-4o এবং Claude 3.5 Sonnet.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
41.5%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Llama 3.1 405B is 1.1x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Nemotron 3 Super 120B A12B has a larger context window (262K vs 128K tokens).
- Nemotron 3 Super 120B A12B is faster at 85 tok/s vs 50 tok/s.
- Nemotron 3 Super 120B A12B leads on SWE-bench coding (51.0% vs 41.5%).
| বৈশিষ্ট্য | Nemotron 3 Super 120B A12B | Llama 3.1 405B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 53 | 48 |
Provider | NVIDIA | Meta |
Input Price Cost per million input tokens | $0.30 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.80 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.18 / 1M | $0.53 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 262.1K tokens~393 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 33K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 85 tok/s | 50 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 51% | 41.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 64.5% | 53% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.06 / 1M | $0.75 / 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।
Nemotron 3 Super 120B A12B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 12B সক্রিয় প্যারামিটার ইনফারেন্স গতি paired সহ 120B total সক্ষমতা knowledge
- Outstanding 262K কনটেক্সট handling সহ zero needle-মধ্যে--haystack dropoff
- Engineered specifically এর জন্য স্বায়ত্তশাসিত multi-এজেন্ট swarm coordination
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- প্রয়োজন হয় dual 80GB এন্টারপ্রাইজ GPUs এর জন্য লোকাল ডেপ্লয়মেন্ট
- টেক্সট-শুধুমাত্র ছাড়াই নেটিভ মাল্টিমোডাল ছবি inputs
Llama 3.1 405B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- বিশ্ব-এর largest openly downloadable foundation weights (405 বিলিয়ন ডেন্স প্যারামিটারসমূহ)
- 128,000 টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো supporting synthetic ডেটা প্রজন্ম এবং মডেল distillation
- Empowers companies প্রতি distill custom লাইটওয়েট মডেলগুলো সহ zero প্রোপ্রাইটারি restrictions
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- প্রয়োজন হয় উল্লেখযোগ্য 8xH100 server nodes প্রতি host raw weights
- টেক্সট-শুধুমাত্র ছাড়াই নেটিভ মাল্টিমোডাল ভিশন অনুধাবন
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Nemotron 3 Super 120B A12B | Llama 3.1 405B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.38 | $0.20 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 38K | 24K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 18K | 0K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Nemotron 3 Super 120B A12B | Llama 3.1 405B |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | nemotron-3-super-120b-a12b | meta-llama/Llama-3.1-405B |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2026-03 | 2024-07 |
| নলেজ কাটঅফ | January 2026 | December 2023 |
| আর্কিটেকচার | High-Throughput Sparse MoE (120B Total / 12B Active) | World’s Largest Open Foundation Transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | 120B (12B active MoE) | 405B |
| 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 262K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.3/1M) | পূর্ণ কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.06/1M টোকেন | vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে) |
| 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) · 74 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 258 GB VRAM (নেটিভ BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 251 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 871 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 |
Nemotron 3 Super 120B A12B vs Llama 3.1 405B: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Nemotron 3 Super 120B A12B or Llama 3.1 405B?
Nemotron 3 Super 120B A12B is more intelligent. It scores 53 compared with 48 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Nemotron 3 Super 120B A12B is faster, generating 85 tokens per second compared with 50 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Nemotron 3 Super 120B A12B is cheaper at $0.18 per 1M tokens blended, compared with $0.53 (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 0.85s.
Which model has a larger context window?
Nemotron 3 Super 120B A12B has a larger context window, supporting 262.1K tokens compared with 128K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Nemotron 3 Super 120B A12B if your priority is Enterprise multi-agent architectures, massive data extraction, and autonomous coding. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Llama 3.1 405B if your workflow prioritizes Synthetic data generation, smaller model distillation, national sovereign AI, and air-gapped defense labs. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does Nemotron 3 Super 120B A12B compare to Llama 3.1 405B in API token pricing and cost per token?+
Nemotron 3 Super 120B A12B costs $0.30 per 1M input tokens and $0.80 per 1M output tokens, whereas Llama 3.1 405B costs $0.00 input and $0.00 output. Overall, Llama 3.1 405B 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: Nemotron 3 Super 120B A12B or Llama 3.1 405B?+
Nemotron 3 Super 120B A12B supports a context window of 262K tokens (~197k words), while Llama 3.1 405B supports 128K tokens (~96k words). Therefore, Nemotron 3 Super 120B A12B can process more textual data and document context in a single prompt.
Which AI model is better for software engineering and coding: Nemotron 3 Super 120B A12B or Llama 3.1 405B?+
Nemotron 3 Super 120B A12B scores 51% on SWE-bench Verified while Llama 3.1 405B scores 41.5%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, Nemotron 3 Super 120B A12B holds the verified benchmark lead.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Nemotron 3 Super 120B A12B and Llama 3.1 405B?+
Nemotron 3 Super 120B A12B features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, Llama 3.1 405B focuses on standard fast inference.
How does inference speed (tokens per second) compare between Nemotron 3 Super 120B A12B and Llama 3.1 405B?+
Nemotron 3 Super 120B A12B generates approximately 85 tokens per second, while Llama 3.1 405B delivers 50 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Nemotron 3 Super 120B A12B provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining Nemotron 3 Super 120B A12B and Llama 3.1 405B to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to Llama 3.1 405B to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to Nemotron 3 Super 120B A12B. 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
- Llama 3.1 405B vs GPT-4o: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Llama 3.1 70B vs Llama 3.1 405B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Llama 3.3 70B vs Llama 3.1 405B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning vs Nemotron 3 Super 120B A12B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Nemotron 3 Super 120B A12B vs GPT-OSS 120B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: 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