Nemotron Research Reasoning vs Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Nemotron Research Reasoning de NVIDIA et Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B de NVIDIA sont deux modèles d’IA de premier plan. Nemotron Research Reasoning propose une fenêtre de contexte de 128K tokens au tarif de $0.00/$0.00 par million de tokens, tandis que Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B offre 128K tokens de contexte à $0.80/$2.40 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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Nemotron Research Reasoning
Raisonnement à Poids OuvertsNemotron Research Reasoning de NVIDIA est un modèle d’IA conçu pour le raisonnement par chaîne de pensée à poids ouverts et haute efficacité, offrant une fenêtre de contexte de 128K, une vitesse de 45 tokens/s, un indice d’intelligence de 6
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
48.5%
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%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- Nemotron Research Reasoning is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B is faster at 60 tok/s vs 45 tok/s.
- Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B leads on SWE-bench coding (52.8% vs 48.5%).
| Caractéristique | Nemotron Research Reasoning | Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 68 | 54 |
Provider | NVIDIA | NVIDIA |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $0.80 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $2.40 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $0.54 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 45 tok/s | 60 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 48.5% | 52.8% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 62% | 66% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.00 / 1M | $0.20 / 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.
Nemotron Research Reasoning · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 128K et capacité de sortie maximale de 16K tokens (SWE-bench Verified 48.5% · GPQA Diamond 62%)
- Débit rapide de 45 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 520 ms
- Poids ouverts (70B) 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 3.1 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
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Nemotron Research Reasoning | Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.65 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 18K | 42K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 12K | 20K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | Nemotron Research Reasoning | Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | nemotron-research-reasoning | llama-3-1-nemotron-ultra-253b |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-08 | 2025-04 |
| Knowledge Cutoff | July 2025 | December 2024 |
| Architecture | Research-Grade Dense Transformer | High-Throughput Aligned Frontier MoE |
| Parameters | 70B | 253B |
| 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 ($0.8/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | Cached input at $0.2/1M 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) · 43 GB VRAM (4-bit Quantized) · 151 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 157 GB VRAM (4-bit Quantized) · 544 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 |
Nemotron Research Reasoning vs Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, Nemotron Research Reasoning or Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B?
Nemotron Research Reasoning is more intelligent. It scores 68 compared with 54 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B is faster, generating 60 tokens per second compared with 45 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Nemotron Research Reasoning is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.54 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Nemotron Research Reasoning has lower latency, with a time to first token of 0.52s compared with 0.60s.
Verdict
Nemotron Research Reasoning (Conçu pour le raisonnement par chaîne de pensée à poids ouverts et haute efficacité, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et 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.) répondent à des besoins complémentaires : Nemotron Research Reasoning domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B assure un débit supérieur et Nemotron Research Reasoning offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Nemotron Research Reasoning ou Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Nemotron Research Reasoning 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 Research Reasoning et Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B ?+
Nemotron Research Reasoning est facturé $0.00 / $0.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.80 / $2.40 pour Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B. En coût pondéré, Nemotron Research Reasoning est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Nemotron Research Reasoning prend en charge 128K tokens contre 128K tokens pour Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B. Côté vitesse de génération, Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B 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).