Nemotron 3 Ultra 550B A55B vs Llama 5
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Nemotron 3 Ultra 550B A55B von NVIDIA und Llama 5 von Meta gehören zu den führenden KI-Modellen. Nemotron 3 Ultra 550B A55B bietet ein Kontextfenster von 1M Tokens bei API-Preisen von $1.00/$3.00 pro 1M Tokens, während Llama 5 5M Tokens Kontext zu $0.00/$0.00 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.
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Nemotron 3 Ultra 550B A55B
Open-Weights-BasismodellNemotron 3 Ultra 550B A55B von NVIDIA ist ein KI-Modell für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität mit 1M Kontextfenster, 65 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 60/100 und $1/$3 pro 1M Toke
$1.00 / 1M
$3.00 / 1M
1M tokens
64.5%
Llama 5
Open-Weights-BasismodellLlama 5 von Meta ist ein KI-Modell für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität mit 5M Kontextfenster, 65 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 94/100 und kostenlosem Open-Weights-Zugang.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
5M tokens
74%
Wichtigste Unterschiede auf einen Blick
- Llama 5 is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Llama 5 has a larger context window (5M vs 1M tokens).
- Llama 5 is faster at 65 tok/s vs 65 tok/s.
- Llama 5 leads on SWE-bench coding (74.0% vs 64.5%).
| Feature | Nemotron 3 Ultra 550B A55B | Llama 5 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 60 | 94 |
Provider | NVIDIA | Meta |
Input Price Cost per million input tokens | $1.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $3.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.68 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 1M tokens~1,500 A4 pages of text | 5M tokens~7,500 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 66K | 128K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 65 tok/s | 65 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 64.5% | 74% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 76% | 84% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.25 / 1M | $0.00 / 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.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
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.
Nemotron 3 Ultra 550B A55B · Strengths & Key Advantages
- 1M Kontextfenster und bis zu 66K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 64.5% · GPQA Diamond 76%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 65 Token/Sekunde bei nur 620 ms Erstlatenz (TTFT)
- Offene Modellgewichte (550B (55B 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
Llama 5 · Strengths & Key Advantages
- 5M Kontextfenster und bis zu 128K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 74% · GPQA Diamond 84%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 65 Token/Sekunde bei nur 850 ms Erstlatenz (TTFT)
- Offene Modellgewichte (600B+ total (~40-80B )) 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 | Nemotron 3 Ultra 550B A55B | Llama 5 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.85 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 48K | 40K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 24K | 20K |
Technische Spezifikationen
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Nemotron 3 Ultra 550B A55B | Llama 5 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | nemotron-3-ultra-550b-a55b | meta-llama/Llama-5 |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-06 | 2026-04 |
| Knowledge Cutoff | February 2026 | January 2026 |
| Architecture | Colossal Sparse MoE (550B Total / 55B Active) | Mixture-of-Experts with recursive self-improvement (~600B total, 40-80B active) |
| Parameters | 550B (55B active MoE) | 600B+ total (~40-80B active) |
| 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 ($1/1M in) across full 1000K window | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.25/1M tokens | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 341 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1183 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 372 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1290 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, vision, video, audio |
| Output Modalities | text | text |
Nemotron 3 Ultra 550B A55B vs Llama 5: Schnelle Antworten (FAQ)
Which is more intelligent, Nemotron 3 Ultra 550B A55B or Llama 5?
Llama 5 is more intelligent. It scores 94 compared with 60 on the composite Intelligence Index.
Which model is cheaper to run?
Llama 5 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 0.85s.
Which model has a larger context window?
Llama 5 has a larger context window, supporting 5M tokens compared with 1M tokens.
Fazit
Sowohl Nemotron 3 Ultra 550B A55B (Optimal für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch Llama 5 (Optimal für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: Llama 5 führt bei komplexem Reasoning und Coding, Nemotron 3 Ultra 550B A55B liefert den höheren Token-Durchsatz und Llama 5 ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – Nemotron 3 Ultra 550B A55B oder Llama 5?+
Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt Llama 5 vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.
Wie unterscheiden sich die API-Preise von Nemotron 3 Ultra 550B A55B und Llama 5?+
Nemotron 3 Ultra 550B A55B kostet $1.00 / $3.00 pro 1M Input-/Output-Tokens, Llama 5 liegt bei $0.00 / $0.00. Beim gewichteten Gesamtpreis ist Llama 5 günstiger.
Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+
Nemotron 3 Ultra 550B A55B bietet 1M Tokens Kontext gegenüber 5M Tokens bei Llama 5. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt Nemotron 3 Ultra 550B A55B 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 Meta, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).