GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B vs Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
साझा करें
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B vs Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

DeepSeek का DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B और NVIDIA का Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B में 131.1K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $0.20/$0.60 प्रति 1M टोकन है, जबकि Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 में 131.1K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $0.25/$0.50 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।

आमने-सामने मॉडल तुलना (VS)

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
DeepSeek

DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B

ओपन-वेट्स रीजनिंग मॉडल

DeepSeek का DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B ओपन-वेट्स चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग और उच्च एल्गोरिदमिक दक्षता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 131K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 58 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.2/$0.6 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 46/100 इंटेलीजेंस स्क

Intelligence Index46 / 100
Input Token:

$0.20 / 1M

Output Token:

$0.60 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

51.2%

NVIDIA

Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1

ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडल

NVIDIA का Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 131K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 95 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.25/$0.5 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 46/10

Intelligence Index46 / 100
Input Token:

$0.25 / 1M

Output Token:

$0.50 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

40%

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B is 1.1x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 is faster at 95 tok/s vs 58 tok/s.
  • DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B leads on SWE-bench coding (51.2% vs 40.0%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureDeepSeek-R1 Distill Qwen 32BLlama 3.3 Nemotron Super 49B v1
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
4646
Provider
DeepSeekNVIDIA
Input Price
Cost per million input tokens
$0.20 / 1M$0.25 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.60 / 1M$0.50 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.11 / 1M$0.16 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
131.1K tokens~197 A4 pages of text131.1K tokens~197 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
58 tok/s95 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
51.2%40%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
65.9%56%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.02 / 1M$0.08 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework
Coding
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B
+11.2% SWE-bench lead
Cost
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B
1.1x cheaper monthly runtime
Speed
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1
+64% faster generation
Context
Tied
131.1K tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

DeepSeek-R1 Distill Qwen 32BLlama 3.3 Nemotron Super 49B v1
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

51.2%vs40%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

65.9%vs56%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

75.3%vs78%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1308ptsvs1305pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

9.4%vsN/A
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

31%vs36%
SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

37.1%vsN/A
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

57.2%vsN/A
AIME (Advanced Math Competition)

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

72.6%vs66%
Long-Context Reasoning

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

68.4%vs74%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

58 tok/s vs95 tok/s

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

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
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B0.76s
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v10.40s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B9.38s
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v15.66s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

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

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B Monthly API Bill
$0.87 / month
$0.2/1M in · $0.6/1M out
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 Monthly API Bill
$0.95 / month
$0.25/1M in · $0.5/1M out
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B saves approximately $0.07 / month (8%) under this workload.1.1x Savings

DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B · Strengths & Key Advantages

  • 131K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 8K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 51.2% · GPQA Diamond 65.9%)
  • 58 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 760ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (32B) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त
Considerations & Trade-offs
  • पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 · Strengths & Key Advantages

  • 131K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 8K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 40% · GPQA Diamond 56%)
  • 95 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 400ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (49B) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त
Considerations & Trade-offs
  • पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricDeepSeek-R1 Distill Qwen 32BLlama 3.3 Nemotron Super 49B v1
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.26$0.22
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
25K30K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
19K12K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureDeepSeek-R1 Distill Qwen 32BLlama 3.3 Nemotron Super 49B v1
Official API Model ID (SDK)deepseek-reasonerllama-3-3-nemotron-super-49b-v1
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2025-012025-04
Knowledge CutoffJuly 2024January 2025
ArchitectureDense Distilled Reasoning TransformerCompact High-Density Transformer
Parameters32B49B
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed CloudUnlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($0.2/1M in) across full 131K windowFlat rate ($0.25/1M in) across full 131K window
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix caching at $0.02/1M (no extra cache-write fee)Cached input at $0.08/1M tokens
Computer Use / GUI AgentAPI / 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 CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportFull 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 BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 20 GB VRAM (4-bit Quantized) · 69 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 ClassificationOpen-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 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestexttext
Output Modalitiestexttext

DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B vs Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which model is faster?

Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 is faster, generating 95 tokens per second compared with 58 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B is cheaper at $0.11 per 1M tokens blended, compared with $0.16 (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 0.76s.

निष्कर्ष

DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B (ओपन-वेट्स चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग और उच्च एल्गोरिदमिक दक्षता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B या Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B और Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 में किसका API सस्ता है?+

DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.20 / $0.60 प्रति 1M टोकन है और Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 की $0.25 / $0.50 है। समग्र लागत में DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B में 131.1K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 में 131.1K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 तेज़ है।

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

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

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

Related reading

Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.

स्रोत: DeepSeek और NVIDIA आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।