Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B vs Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B de NVIDIA et Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 de NVIDIA sont deux modèles d’IA de premier plan. Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B propose une fenêtre de contexte de 128K tokens au tarif de $0.80/$2.40 par million de tokens, tandis que Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 offre 131.1K tokens de contexte à $0.25/$0.50 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B
Modèle de Base à Poids OuvertsLlama 3.1 Nemotron Ultra 253B de NVIDIA est un modèle d’IA conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, offrant une fenêtre de contexte de 128K, une vitesse de 60 tokens/s, un indic
$0.80 / 1M
$2.40 / 1M
128K tokens
52.8%
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1
Modèle de Base à Poids OuvertsLlama 3.3 Nemotron Super 49B v1 de NVIDIA est un modèle d’IA conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, offrant une fenêtre de contexte de 131K, une vitesse de 95 tokens/s, un ind
$0.25 / 1M
$0.50 / 1M
131.1K tokens
40%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 is 3.9x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 has a larger context window (131K vs 128K tokens).
- Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 is faster at 95 tok/s vs 60 tok/s.
- Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B leads on SWE-bench coding (52.8% vs 40.0%).
| Caractéristique | Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B | Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 54 | 46 |
Provider | NVIDIA | NVIDIA |
Input Price Cost per million input tokens | $0.80 / 1M | $0.25 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $2.40 / 1M | $0.50 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.54 / 1M | $0.16 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 131.1K tokens~197 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 60 tok/s | 95 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 52.8% | 40% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 66% | 56% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.20 / 1M | $0.08 / 1M |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkScores de Benchmarks Vérifiés
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.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 128K et capacité de sortie maximale de 16K tokens (SWE-bench Verified 52.8% · GPQA Diamond 66%)
- Débit rapide de 60 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 600 ms
- Poids ouverts (253B) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 131K et capacité de sortie maximale de 8K tokens (SWE-bench Verified 40% · GPQA Diamond 56%)
- Débit rapide de 95 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 400 ms
- Poids ouverts (49B) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B | Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.65 | $0.22 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 42K | 30K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 20K | 12K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B | Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | llama-3-1-nemotron-ultra-253b | 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 | 2025-04 | 2025-04 |
| Knowledge Cutoff | December 2024 | January 2025 |
| Architecture | High-Throughput Aligned Frontier MoE | Compact High-Density Transformer |
| Parameters | 253B | 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 ($0.8/1M in) across full 128K window | Flat rate ($0.25/1M in) across full 131K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.2/1M tokens | 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) · 157 GB VRAM (4-bit Quantized) · 544 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 |
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B vs Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B or Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1?
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B is more intelligent. It scores 54 compared with 46 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 is faster, generating 95 tokens per second compared with 60 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 is cheaper at $0.16 per 1M tokens blended, compared with $0.54 (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 0.60s.
Which model has a larger context window?
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 128K tokens.
Verdict
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B (Conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 (Conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 assure un débit supérieur et Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B ou Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B et Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 ?+
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B est facturé $0.80 / $2.40 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.25 / $0.50 pour Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1. En coût pondéré, Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B prend en charge 128K tokens contre 131.1K tokens pour Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1. Côté vitesse de génération, Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Sources: Documentation API officielle de NVIDIA et NVIDIA, fiches système et benchmarks indépendants (2026).