Head-to-Head Model Comparison

DeepSeek Reasoner vs Nemotron 3 Nano 30B A3B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति

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DeepSeek ReasonerProfile

Nemotron 3 Nano 30B A3BProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

DeepSeek

DeepSeek Reasoner

ओपन-वेट्स रीजनिंग मॉडल

DeepSeek का DeepSeek Reasoner ओपन-वेट्स चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग और उच्च एल्गोरिदमिक दक्षता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 52 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.28/$0.42 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 54/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान क

Intelligence Index54 / 100

Input Token:

$0.28 / 1M

Output Token:

$0.42 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

56.5%

NVIDIA

Nemotron 3 Nano 30B A3B

ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडल

NVIDIA का Nemotron 3 Nano 30B A3B प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 262K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 130 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.1/$0.25 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 45/100 इंटेल

Intelligence Index45 / 100

Input Token:

$0.10 / 1M

Output Token:

$0.25 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

38%

एक नज़र में मुख्य अंतर

Nemotron 3 Nano 30B A3B is 2.1x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
DeepSeek Reasoner has a larger context window (1M vs 262K tokens).
Nemotron 3 Nano 30B A3B is faster at 130 tok/s vs 52 tok/s.
DeepSeek Reasoner leads on SWE-bench coding (56.5% vs 38.0%).

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

Feature	DeepSeek Reasoner	Nemotron 3 Nano 30B A3B
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	54	45
Provider	DeepSeek	NVIDIA
Input Price Cost per million input tokens	$0.28 / 1M	$0.10 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$0.42 / 1M	$0.25 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$0.12 / 1M	$0.06 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	1M tokens~1,500 A4 pages of text	262.1K tokens~393 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	33K	16K
Throughput Speed Tokens generated per second	52 tok/s	130 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	56.5%	38%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	76.5%	54%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.03 / 1M	$0.02 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework

Coding

DeepSeek Reasoner

+18.5% SWE-bench lead

Cost

Nemotron 3 Nano 30B A3B

2.1x cheaper monthly runtime

Speed

Nemotron 3 Nano 30B A3B

+150% faster generation

Context

DeepSeek Reasoner

1M tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

DeepSeek ReasonerNemotron 3 Nano 30B A3B

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

56.5%vs38%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

76.5%vs54%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

86.2%vs75%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1368ptsvs1285pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

13.5%vsN/A

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

37.5%vs34%

SciCode (Scientific Computing)

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

35%vsN/A

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

58.5%vsN/A

AIME (Advanced Math Competition)

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

87.5%vs64%

Long-Context Reasoning

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

85%vs76%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

52 tok/s vs130 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 Reasoner0.82s

Nemotron 3 Nano 30B A3B0.32s

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

DeepSeek Reasoner10.44s

Nemotron 3 Nano 30B A3B4.17s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

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)

DeepSeek Reasoner Monthly API Bill

$0.84 / month

$0.28/1M in · $0.42/1M out

Nemotron 3 Nano 30B A3B Monthly API Bill

$0.41 / month

$0.1/1M in · $0.25/1M out

Nemotron 3 Nano 30B A3B saves approximately $0.44 / month (52%) under this workload.2.1x Savings

DeepSeek Reasoner · Strengths & Key Advantages

1M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 33K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 56.5% · GPQA Diamond 76.5%)
52 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 820ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (671B Total (37B )) — 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

Nemotron 3 Nano 30B A3B · Strengths & Key Advantages

262K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 16K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 38% · GPQA Diamond 54%)
130 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 320ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (30B (3B MoE)) — 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.

Metric	DeepSeek Reasoner	Nemotron 3 Nano 30B A3B
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.22	$0.12
Output Tokens / Task Tokens generated per task	45K	28K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	26K	10K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	DeepSeek Reasoner	Nemotron 3 Nano 30B A3B
Official API Model ID (SDK)	deepseek-reasoner	nemotron-3-nano-30b-a3b
API Protocol	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date	2025-12	2025-12
Knowledge Cutoff	September 2025	October 2025
Architecture	Reinforcement-Learned Reasoning MoE	Sparse Mixture-of-Experts (30B Total / 3B Active)
Parameters	671B Total (37B Active)	30B (3B active MoE)
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 ($0.28/1M in) across full 1000K window	Flat rate ($0.1/1M in) across full 262K window
Prompt Cache Policy & TTL	Automatic prefix caching at $0.028/1M (no extra cache-write fee)	Cached input at $0.02/1M 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) · 416 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1443 GB VRAM (Native BF16)	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 19 GB VRAM (4-bit Quantized) · 65 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

DeepSeek Reasoner vs Nemotron 3 Nano 30B A3B: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, DeepSeek Reasoner or Nemotron 3 Nano 30B A3B?

DeepSeek Reasoner is more intelligent. It scores 54 compared with 45 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Nemotron 3 Nano 30B A3B is faster, generating 130 tokens per second compared with 52 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Nemotron 3 Nano 30B A3B is cheaper at $0.06 per 1M tokens blended, compared with $0.12 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Nemotron 3 Nano 30B A3B has lower latency, with a time to first token of 0.32s compared with 0.82s.

Which model has a larger context window?

DeepSeek Reasoner has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 262.1K tokens.

निष्कर्ष

DeepSeek Reasoner (ओपन-वेट्स चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग और उच्च एल्गोरिदमिक दक्षता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Nemotron 3 Nano 30B A3B (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 Reasoner जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Nemotron 3 Nano 30B A3B तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Nemotron 3 Nano 30B A3B बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए DeepSeek Reasoner या Nemotron 3 Nano 30B A3B में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में DeepSeek Reasoner आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

DeepSeek Reasoner और Nemotron 3 Nano 30B A3B में किसका API सस्ता है?+

DeepSeek Reasoner की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.28 / $0.42 प्रति 1M टोकन है और Nemotron 3 Nano 30B A3B की $0.10 / $0.25 है। समग्र लागत में Nemotron 3 Nano 30B A3B अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

DeepSeek Reasoner में 1M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Nemotron 3 Nano 30B A3B में 262.1K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Nemotron 3 Nano 30B A3B 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 & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

DeepSeek Reasoner vs Nemotron 3 Nano 30B A3B

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

DeepSeek Reasoner

Nemotron 3 Nano 30B A3B

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

DeepSeek Reasoner · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Nemotron 3 Nano 30B A3B · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

DeepSeek Reasoner vs Nemotron 3 Nano 30B A3B: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

निष्कर्ष

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

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