Llama 4 Behemoth vs Nemotron 3 Ultra 550B A55B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Llama 4 Behemoth de Meta y Nemotron 3 Ultra 550B A55B de NVIDIA compiten directamente en el ecosistema actual de IA. Llama 4 Behemoth ofrece una ventana de contexto de 10M tokens a $0.00/$0.00 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que Nemotron 3 Ultra 550B A55B ofrece 1M tokens de contexto a $1.00/$3.00 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.
Cambia y Compara Cualquier Modelo
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Llama 4 Behemoth
Modelo Base de Pesos AbiertosLlama 4 Behemoth de Meta es un modelo de IA diseñado para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, con ventana de contexto de 10M, velocidad de 45 tokens/s, índice de inteligencia de 93/100 y ta
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
10M tokens
75%
Nemotron 3 Ultra 550B A55B
Modelo Base de Pesos AbiertosNemotron 3 Ultra 550B A55B de NVIDIA es un modelo de IA diseñado para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, con ventana de contexto de 1M, velocidad de 65 tokens/s, índice de inteligencia de
$1.00 / 1M
$3.00 / 1M
1M tokens
64.5%
Diferencias Clave de un Vistazo
- Llama 4 Behemoth is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Llama 4 Behemoth has a larger context window (10M vs 1M tokens).
- Nemotron 3 Ultra 550B A55B is faster at 65 tok/s vs 45 tok/s.
- Llama 4 Behemoth leads on SWE-bench coding (75.0% vs 64.5%).
| Característica | Llama 4 Behemoth | Nemotron 3 Ultra 550B A55B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 93 | 60 |
Provider | Meta | NVIDIA |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $1.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $3.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $0.68 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 10M tokens~15,000 A4 pages of text | 1M tokens~1,500 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 64K | 66K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 45 tok/s | 65 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 75% | 64.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 82% | 76% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.00 / 1M | $0.25 / 1M |
¿Quién gana en cada área?
At-a-glance decision frameworkPuntuaciones de Benchmarks Verificadas
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.
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.
Latencia y Tiempo de Respuesta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interactivo de Costos de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Llama 4 Behemoth · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 10M con hasta 64K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 75% · GPQA Diamond 82%)
- Rendimiento ágil de 45 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 1200 ms
- Pesos abiertos (2T total / 288B (16-of-2 MoE)) listos para autoalojamiento local o en nube privada mediante vLLM y Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requiere infraestructura GPU dedicada con suficiente memoria VRAM para inferencia local sin cuantización
- En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad
Nemotron 3 Ultra 550B A55B · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 1M con hasta 66K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 64.5% · GPQA Diamond 76%)
- Rendimiento ágil de 65 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 620 ms
- Pesos abiertos (550B (55B MoE)) listos para autoalojamiento local o en nube privada mediante vLLM y Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requiere infraestructura GPU dedicada con suficiente memoria VRAM para inferencia local sin cuantización
- En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Llama 4 Behemoth | Nemotron 3 Ultra 550B A55B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.85 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 35K | 48K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 15K | 24K |
Especificaciones Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Característica | Llama 4 Behemoth | Nemotron 3 Ultra 550B A55B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | meta-llama/Llama-4-Behemoth | nemotron-3-ultra-550b-a55b |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-05 | 2026-06 |
| Knowledge Cutoff | February 2026 | February 2026 |
| Architecture | Colossal sparse MoE architecture (288B active / 2T total, 16-of-2 MoE) | Colossal Sparse MoE (550B Total / 55B Active) |
| Parameters | 2T total / 288B active (16-of-2 MoE) | 550B (55B 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) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) | Flat rate ($1/1M in) across full 1000K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | Cached input at $0.25/1M tokens |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 1240 GB VRAM (4-bit Quantized) · 4300 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 341 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1183 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, vision | text |
| Output Modalities | text | text |
Llama 4 Behemoth vs Nemotron 3 Ultra 550B A55B: Respuestas Rápidas (FAQ)
Which is more intelligent, Llama 4 Behemoth or Nemotron 3 Ultra 550B A55B?
Llama 4 Behemoth is more intelligent. It scores 93 compared with 60 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Nemotron 3 Ultra 550B A55B is faster, generating 65 tokens per second compared with 45 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Llama 4 Behemoth 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 1.20s.
Which model has a larger context window?
Llama 4 Behemoth has a larger context window, supporting 10M tokens compared with 1M tokens.
Veredicto
Tanto Llama 4 Behemoth (Ideal para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como Nemotron 3 Ultra 550B A55B (Ideal para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: Llama 4 Behemoth lidera en inteligencia general y programación, Nemotron 3 Ultra 550B A55B ofrece mayor velocidad de generación de tokens y Llama 4 Behemoth resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, Llama 4 Behemoth o Nemotron 3 Ultra 550B A55B?+
En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Llama 4 Behemoth obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.
¿Cuánto cuesta la API de Llama 4 Behemoth frente a Nemotron 3 Ultra 550B A55B?+
Llama 4 Behemoth cuesta $0.00 / $0.00 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que Nemotron 3 Ultra 550B A55B cuesta $1.00 / $3.00. En costo combinado, Llama 4 Behemoth es la opción más económica.
¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+
Llama 4 Behemoth cuenta con 10M tokens de contexto frente a 1M tokens de Nemotron 3 Ultra 550B A55B. En velocidad de inferencia, Nemotron 3 Ultra 550B A55B ofrece un rendimiento superior.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Command A Plus vs. Nemotron 3 Ultra 550B A55B: Comparativa de Benchmarks, Precios API y Velocidad (2026)Comparar
- Llama 4 Behemoth vs. Llama 5: Comparativa de Benchmarks, Precios API y Velocidad (2026)Comparar
- Nemotron 3 Ultra 550B A55B vs. Gemini 4 Argon: Comparativa de Benchmarks, Precios API y Velocidad (2026)Comparar
- Nemotron 3 Ultra 550B A55B vs. GPT-OSS 120B: Comparativa de Benchmarks, Precios API y Velocidad (2026)Comparar
- Nemotron 3 Ultra 550B A55B vs. Llama 5: Comparativa de Benchmarks, Precios API y Velocidad (2026)Comparar
- Nemotron 3 Ultra 550B A55B vs. Qwen3.8 Max Preview: Comparativa de Benchmarks, Precios API y Velocidad (2026)Comparar
Las puntuaciones de benchmarks, precios por token y límites de tasa evolucionan rápidamente. Verifique siempre las especificaciones actuales en la documentación oficial del proveedor.
Fuentes: Documentación oficial de API de Meta y NVIDIA, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).