Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 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 131K, velocidad de 95 tokens/s, índice de inteligencia de 46/100 y tarifa de $0.25/$0.5 por 1M de tokens.
Technical Specifications
- Provider
- NVIDIA
- Category
- open-source
- Release Date
- 2025-04
- Batch API Discount
- 50% off async batch
- Consumer Subscription
- Free / Self-Hosted
- Reasoning Effort Control
- Configurable (Low / Med / High)
- Structured Outputs
- Yes
- Output Modalities
- text
- Official Documentation
- Visit Official Docs ↗
Data Privacy, Licensing & Deployment Governance
Official Provider Release Intelligence, API Quotas & Agentic Specs
- Official API Model ID (SDK String)
- llama-3-3-nemotron-super-49b-v1
- Supported SDK & API Protocol
- OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
- Lifecycle & Deprecation Status
- Active GA (Guaranteed support through 2027+)
- Production Rate Limits (RPM & TPM)
- Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
- Long-Context Pricing Tier (>128K / >200K)
- Flat rate ($0.25/1M in) across full 131K window
- Prompt Cache Write & TTL Policy
- Cached input at $0.08/1M tokens
- Computer Use & Browser GUI Agent
- 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
- Web Search Grounding & Code Sandbox
- Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
- Fine-Tuning & Distillation Support
- Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)
- Multimodal Tokenization Billing
- Text BPE (~4 chars/token)
- Weights Precision & Quantization
- BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0)
- Minimum GPU VRAM Requirement
- 30 GB VRAM (4-bit Quantized) · 105 GB VRAM (Native BF16)
- Supported Inference Engines
- vLLM, SGLang, Ollama, llama.cpp, TensorRT-LLM, HuggingFace TGI
- System Card & Safety Framework
- Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)
- Enterprise Compliance (SOC2 / HIPAA / ZDR)
- 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 Cost, Context, Hardware & API Integration
Pay-as-you-go API is cheaper for this volume (saves $2.60/mo vs $20 flat plan).
Break-even point: ~575 requests/day equals $20/month.
Same Monthly Workload Cost Across Popular Reference Models
Live Prompt Paste Tokenizer & Cost Counter
Paste real system instructions, JSON schemas, or code to measure BPE token counts across tokenizers.
Hybrid Prompt Routing Cascade Simulator
Route routine queries to a fast lightweight model ($0.15/1M) and escalate only complex reasoning turns to Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1:
Benchmark Scores & 6-Axis Capability Radar
- SWE-bench Verified
- 40%
- GPQA Diamond
- 56%
- MMLU-Pro
- 78%
- HumanEval
- 86.5%
- Terminal-Bench
- 36%
- AIME
- 66%
- Long-Context Reasoning
- 74%
- Chatbot Arena Elo
- 1305pts
Strengths
- Ventana de contexto de 131K con hasta 8K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 40% · GPQA Diamond 56%)
- Rendimiento ágil de 95 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 400 ms
- Pesos abiertos (49B) listos para autoalojamiento local o en nube privada mediante vLLM y Ollama
Limitations & 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
Editorial Assessment
Con una puntuación de inteligencia de 46/100, contexto de 131K y 95 tok/s, Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 destaca como una opción sumamente sólida dentro del ecosistema de NVIDIA.
Best for: Ideal para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.
Compare Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1
Frequently Asked Questions about Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1
How much does the Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 API cost per 1M tokens?+
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 by NVIDIA is priced at $0.25 per 1M input tokens and $0.5 per 1M output tokens. With prompt caching enabled, cached input tokens cost $0.08 per 1M tokens, and asynchronous Batch API requests receive a 50% discount.
Should I use a $20/month subscription or the Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 pay-as-you-go API?+
A flat $20/month consumer subscription is predictable for daily interactive chat and manual coding. However, if you are building software, running automated workflows, or sending low-to-moderate volume with prompt caching enabled, the pay-as-you-go API is typically far more cost-effective and offers higher rate limits without manual UI caps.
How many words and pages fit in Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1's context window?+
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 features a 131K tokens context window, which equals approximately 98,304 English words or ~262 standard single-spaced pages in a single prompt. Its maximum output generation per turn is 8,192 tokens.
Can I run Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 locally on my own GPU (Open Weights)?+
Yes, Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 (49B) releases open weights that can be self-hosted locally or on private cloud GPUs using vLLM, Ollama, SGLang, or llama.cpp.
Does NVIDIA train on data sent to the Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 API, and is commercial use allowed?+
100% Isolated when self-hosted on private GPUs or VPC. License tier: Open-Weights Research & Commercial License. Full commercial ownership of generated outputs. Supported deployment channels include: Self-Hosted GPU (vLLM / Ollama), Private VPC, or Managed Serverless API.
How does Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 perform on coding and reasoning benchmarks?+
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 achieves a composite Intelligence Index of 46/100, scoring 40% on SWE-bench Verified, 56% on GPQA Diamond, 78% on MMLU-Pro, and 1305 pts on Chatbot Arena Elo.
What is Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 best used for?+
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 is best suited for: Ideal para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.. Assessment: Con una puntuación de inteligencia de 46/100, contexto de 131K y 95 tok/s, Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 destaca como una opción sumamente sólida dentro del ecosistema de NVIDIA.
NVIDIA Family Lineage, Routing Tiers & Upgrade Path
Step down to a lighter sibling for high-volume routing or step up to NVIDIA's flagship reasoning tier:
Nemotron 3 Ultra 550B A55B
Nemotron 3.5 Content Safety
Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning
Nemotron 3 Content Safety
Nemotron 3 Super 120B A12B
Nemotron VoiceChat
AI Glossary & Architecture Concepts
View full glossary →Key machine learning concepts and benchmarks relevant to Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1:
La unidad básica de texto que procesa un modelo de lenguaje, que normalmente equivale a 3 o 4 caracteres o aproximadamente 0,75 palabras. Por ejemplo, una frase típica se divide en varios tokens.
Un conjunto estandarizado de pruebas para evaluar y comparar objetivamente las capacidades de distintos modelos de IA en tareas como programación (SWE-bench) o matemáticas avanzadas (AIME).
La cantidad máxima de tokens que un modelo puede considerar a la vez, incluyendo tanto la entrada que lee como la salida que genera. Una ventana de 1.000.000 de tokens puede procesar unas 750.000 palabras en una sola petición.
Un modelo de IA entrenado para invertir cómputo adicional en pensar y validar hipótesis lógicas antes de responder, diseñado para problemas complejos de ingeniería y matemáticas.
Una técnica de razonamiento paso a paso donde el modelo genera pensamientos intermedios antes de formular la respuesta final, mejorando radicalmente la resolución de problemas matemáticos y lógicos.
La capacidad de un modelo de detectar la necesidad de una función externa y emitir argumentos JSON estructurados para ejecutar API, búsquedas web o consultas a bases de datos.
Las puntuaciones de benchmarks, precios por token y límites de tasa evolucionan rápidamente. Verifique siempre las especificaciones actuales en la documentación oficial del proveedor.