Head-to-Head Model Comparison

Nemotron 3 Ultra 550B A55B vs Llama 5

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Vérifié par l’équipe de recherche de GetInfoUsDernière révision : October 2026Politique éditoriale

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Nemotron 3 Ultra 550B A55BProfile

Llama 5Profile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

NVIDIA

Nemotron 3 Ultra 550B A55B

Modèle de Base à Poids Ouverts

Nemotron 3 Ultra 550B A55B 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 1M, une vitesse de 65 tokens/s, un indice d’i

Intelligence Index60 / 100

Input Token:

$1.00 / 1M

Output Token:

$3.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

64.5%

Llama 5

Modèle de Base à Poids Ouverts

Llama 5 de Meta 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 5M, une vitesse de 65 tokens/s, un indice d’intelligence de 94/100

Intelligence Index94 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

5M tokens

SWE-bench Verified:

74%

Différences Clés en un Coup d’Œil

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%).

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Caractéristique	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

Qui gagne où ?

At-a-glance decision framework

Code

Llama 5

+9.5% SWE-bench lead

Coût

Llama 5

1.0x cheaper monthly runtime

Vitesse

Llama 5

+0% faster generation

Contexte

Llama 5

5M tokens window

Scores de Benchmarks Vérifiés

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Nemotron 3 Ultra 550B A55BLlama 5

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

64.5%vs74%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

76%vs84%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

87.5%vs87%

LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1425ptsvs1485pts

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

53%vsN/A

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs68%

AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

86%vs88%

Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

89%vsN/A

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

65 tok/s vs65 tok/s

Latence et Temps de Réponse

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better

Nemotron 3 Ultra 550B A55B0.62s

Llama 50.85s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

Nemotron 3 Ultra 550B A55B8.31s

Llama 58.54s

Simulateur Interactif de Coût de Tokens

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

Nemotron 3 Ultra 550B A55B Monthly API Bill

$4.58 / month

$1/1M in · $3/1M out

Llama 5 Monthly API Bill

$0.00 / month

$0/1M in · $0/1M out

Llama 5 saves approximately $4.58 / month (100%) under this workload.1.0x Savings

Nemotron 3 Ultra 550B A55B · Strengths & Key Advantages

Fenêtre de contexte de 1M et capacité de sortie maximale de 66K tokens (SWE-bench Verified 64.5% · GPQA Diamond 76%)
Débit rapide de 65 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 620 ms
Poids ouverts (550B (55B MoE)) 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 5 · Strengths & Key Advantages

Fenêtre de contexte de 5M et capacité de sortie maximale de 128K tokens (SWE-bench Verified 74% · GPQA Diamond 84%)
Débit rapide de 65 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 850 ms
Poids ouverts (600B+ total (~40-80B )) 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	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

Spécifications Techniques

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Caractéristique	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: Réponses Rapides (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.

Verdict

Nemotron 3 Ultra 550B A55B (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 5 (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 5 domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Nemotron 3 Ultra 550B A55B assure un débit supérieur et Llama 5 offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.

Questions fréquentes

Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Nemotron 3 Ultra 550B A55B ou Llama 5 ?+

Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Llama 5 prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.

Quelle est la différence de prix API entre Nemotron 3 Ultra 550B A55B et Llama 5 ?+

Nemotron 3 Ultra 550B A55B est facturé $1.00 / $3.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.00 / $0.00 pour Llama 5. En coût pondéré, Llama 5 est plus économique.

Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+

Nemotron 3 Ultra 550B A55B prend en charge 1M tokens contre 5M tokens pour Llama 5. Côté vitesse de génération, Nemotron 3 Ultra 550B A55B est le plus rapide.

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Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

Nemotron 3 Ultra 550B A55B vs Llama 5

Changez et Comparez les Modèles

Nemotron 3 Ultra 550B A55B

Llama 5

Qui gagne où ?

Scores de Benchmarks Vérifiés

Latence et Temps de Réponse

Simulateur Interactif de Coût de Tokens

Nemotron 3 Ultra 550B A55B · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Llama 5 · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

Spécifications Techniques

Nemotron 3 Ultra 550B A55B vs Llama 5: Réponses Rapides (FAQ)

Verdict

Questions fréquentes

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