Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B vs DeepSeek-R1-0528
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B von NVIDIA und DeepSeek-R1-0528 von DeepSeek gehören zu den führenden KI-Modellen. Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B bietet ein Kontextfenster von 128K Tokens bei API-Preisen von $0.80/$2.40 pro 1M Tokens, während DeepSeek-R1-0528 128K Tokens Kontext zu $0.55/$2.19 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.
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Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B
Open-Weights-BasismodellLlama 3.1 Nemotron Ultra 253B von NVIDIA ist ein KI-Modell für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität mit 128K Kontextfenster, 60 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 54/100 und $0.8/$2.4 pr
$0.80 / 1M
$2.40 / 1M
128K tokens
52.8%
DeepSeek-R1-0528
Open-Weights-Reasoning-ModellDeepSeek-R1-0528 von DeepSeek ist ein KI-Modell für Open-Weights-Reasoning mit transparenter Gedankenketten-Verarbeitung (Chain-of-Thought) mit 128K Kontextfenster, 48 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 52/100 und $0.55/$2.19 pr
$0.55 / 1M
$2.19 / 1M
128K tokens
51.8%
Wichtigste Unterschiede auf einen Blick
- 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%).
| Feature | 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 |
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.
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B · Strengths & Key Advantages
- 128K Kontextfenster und bis zu 16K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 52.8% · GPQA Diamond 66%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 60 Token/Sekunde bei nur 600 ms Erstlatenz (TTFT)
- Offene Modellgewichte (253B) 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
DeepSeek-R1-0528 · Strengths & Key Advantages
- 128K Kontextfenster und bis zu 8K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 51.8% · GPQA Diamond 74.2%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 48 Token/Sekunde bei nur 900 ms Erstlatenz (TTFT)
- Offene Modellgewichte (671B (37B MoE)) 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 | 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 |
Technische Spezifikationen
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B | DeepSeek-R1-0528 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | llama-3-1-nemotron-ultra-253b | deepseek-reasoner |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-04 | 2025-05 |
| Knowledge Cutoff | December 2024 | March 2025 |
| Architecture | High-Throughput Aligned Frontier MoE | Open-Weights Reasoning MoE |
| Parameters | 253B | 671B (37B active MoE) |
| 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 ($0.8/1M in) across full 128K window | Flat rate ($0.55/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.2/1M tokens | Automatic prefix caching at $0.14/1M (no extra cache-write fee) |
| 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) · 157 GB VRAM (4-bit Quantized) · 544 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 416 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1443 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 |
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B vs DeepSeek-R1-0528: Schnelle Antworten (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.
Fazit
Sowohl Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B (Optimal für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch DeepSeek-R1-0528 (Optimal für Open-Weights-Reasoning mit transparenter Gedankenketten-Verarbeitung (Chain-of-Thought), Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B führt bei komplexem Reasoning und Coding, Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B liefert den höheren Token-Durchsatz und DeepSeek-R1-0528 ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B oder DeepSeek-R1-0528?+
Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.
Wie unterscheiden sich die API-Preise von Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B und DeepSeek-R1-0528?+
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B kostet $0.80 / $2.40 pro 1M Input-/Output-Tokens, DeepSeek-R1-0528 liegt bei $0.55 / $2.19. Beim gewichteten Gesamtpreis ist DeepSeek-R1-0528 günstiger.
Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B bietet 128K Tokens Kontext gegenüber 128K Tokens bei DeepSeek-R1-0528. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B 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 NVIDIA und DeepSeek, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).