DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B vs Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B von DeepSeek und Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 von NVIDIA gehören zu den führenden KI-Modellen. DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B bietet ein Kontextfenster von 131.1K Tokens bei API-Preisen von $0.20/$0.60 pro 1M Tokens, während Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 131.1K Tokens Kontext zu $0.25/$0.50 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.
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DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B
Open-Weights-Reasoning-ModellDeepSeek-R1 Distill Qwen 32B von DeepSeek ist ein KI-Modell für Open-Weights-Reasoning mit transparenter Gedankenketten-Verarbeitung (Chain-of-Thought) mit 131K Kontextfenster, 58 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 46/100 und $0
$0.20 / 1M
$0.60 / 1M
131.1K tokens
51.2%
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1
Open-Weights-BasismodellLlama 3.3 Nemotron Super 49B v1 von NVIDIA ist ein KI-Modell für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität mit 131K Kontextfenster, 95 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 46/100 und $0.25/$0.5
$0.25 / 1M
$0.50 / 1M
131.1K tokens
40%
Wichtigste Unterschiede auf einen Blick
- DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B is 1.1x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 is faster at 95 tok/s vs 58 tok/s.
- DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B leads on SWE-bench coding (51.2% vs 40.0%).
| Feature | DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B | Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 46 | 46 |
Provider | DeepSeek | NVIDIA |
Input Price Cost per million input tokens | $0.20 / 1M | $0.25 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.60 / 1M | $0.50 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.11 / 1M | $0.16 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 131.1K tokens~197 A4 pages of text | 131.1K tokens~197 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 58 tok/s | 95 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 51.2% | 40% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 65.9% | 56% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.02 / 1M | $0.08 / 1M |
Wer gewinnt in welcher Disziplin?
At-a-glance decision frameworkGeprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
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.
Latenz & Antwortzeit
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Interaktiver Token-Kosten-Simulator
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B · Strengths & Key Advantages
- 131K Kontextfenster und bis zu 8K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 51.2% · GPQA Diamond 65.9%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 58 Token/Sekunde bei nur 760 ms Erstlatenz (TTFT)
- Offene Modellgewichte (32B) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
- Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
- Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 · Strengths & Key Advantages
- 131K Kontextfenster und bis zu 8K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 40% · GPQA Diamond 56%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 95 Token/Sekunde bei nur 400 ms Erstlatenz (TTFT)
- Offene Modellgewichte (49B) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
- Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
- Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B | Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.26 | $0.22 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 25K | 30K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 19K | 12K |
Technische Spezifikationen
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B | Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | deepseek-reasoner | llama-3-3-nemotron-super-49b-v1 |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-01 | 2025-04 |
| Knowledge Cutoff | July 2024 | January 2025 |
| Architecture | Dense Distilled Reasoning Transformer | Compact High-Density Transformer |
| Parameters | 32B | 49B |
| Enterprise Rate Limits (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 |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($0.2/1M in) across full 131K window | Flat rate ($0.25/1M in) across full 131K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix caching at $0.02/1M (no extra cache-write fee) | Cached input at $0.08/1M tokens |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 20 GB VRAM (4-bit Quantized) · 69 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 30 GB VRAM (4-bit Quantized) · 105 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control |
| Input Modalities | text | text |
| Output Modalities | text | text |
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B vs Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1: Schnelle Antworten (FAQ)
Which model is faster?
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 is faster, generating 95 tokens per second compared with 58 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B is cheaper at $0.11 per 1M tokens blended, compared with $0.16 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 has lower latency, with a time to first token of 0.40s compared with 0.76s.
Fazit
Sowohl DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B (Optimal für Open-Weights-Reasoning mit transparenter Gedankenketten-Verarbeitung (Chain-of-Thought), Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 (Optimal für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B führt bei komplexem Reasoning und Coding, Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 liefert den höheren Token-Durchsatz und DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B oder Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1?+
Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.
Wie unterscheiden sich die API-Preise von DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B und Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1?+
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B kostet $0.20 / $0.60 pro 1M Input-/Output-Tokens, Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 liegt bei $0.25 / $0.50. Beim gewichteten Gesamtpreis ist DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B günstiger.
Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B bietet 131.1K Tokens Kontext gegenüber 131.1K Tokens bei Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 vorn.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
Offizielle Quellen: Offizielle API-Dokumentation von DeepSeek und NVIDIA, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).