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Head-to-Head Model Comparison

GPT OSS Safeguard 120B vs Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
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GPT OSS Safeguard 120B vs Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

OpenAI का GPT OSS Safeguard 120B और NVIDIA का Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। GPT OSS Safeguard 120B में 131.1K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $0.15/$0.60 प्रति 1M टोकन है, जबकि Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 में 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $0.05/$0.10 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:
OpenAI

GPT OSS Safeguard 120B

ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडल

OpenAI का GPT OSS Safeguard 120B प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 131K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 90 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.15/$0.6 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 52/100 इंटेलीज

Intelligence Index52 / 100
Input Token:

$0.15 / 1M

Output Token:

$0.60 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

41%

NVIDIA

Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3

ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडल

NVIDIA का Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 180 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.05/$0.1 प्रति 1M टोकन कीमत के सा

Intelligence Index36 / 100
Input Token:

$0.05 / 1M

Output Token:

$0.10 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 is 4.4x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • GPT OSS Safeguard 120B has a larger context window (131K vs 128K tokens).
  • Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 is faster at 180 tok/s vs 90 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGPT OSS Safeguard 120BLlama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
5236
Provider
OpenAINVIDIA
Input Price
Cost per million input tokens
$0.15 / 1M$0.05 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.60 / 1M$0.10 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.10 / 1M$0.03 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
131.1K tokens~197 A4 pages of text128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
33K2K
Throughput Speed
Tokens generated per second
90 tok/s180 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
41%N/A
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
65%N/A
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.01 / 1M$0.01 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3
4.4x cheaper monthly runtime
Speed
Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3
+100% faster generation
Context
GPT OSS Safeguard 120B
131.1K tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

GPT OSS Safeguard 120BLlama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

41%vsN/A
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

65%vsN/A
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

79%vsN/A
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1322ptsvs1160pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

9.2%vsN/A
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

28%vsN/A
SciCode (Scientific Computing)

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

31%vsN/A
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

55%vsN/A
AIME (Advanced Math Competition)

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

82%vsN/A
Long-Context Reasoning

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

69.5%vsN/A
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

90 tok/s vs180 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
GPT OSS Safeguard 120B0.52s
Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v30.18s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
GPT OSS Safeguard 120B6.08s
Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v32.96s

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)
GPT OSS Safeguard 120B Monthly API Bill
$0.79 / month
$0.15/1M in · $0.6/1M out
Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 Monthly API Bill
$0.18 / month
$0.05/1M in · $0.1/1M out
Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 saves approximately $0.61 / month (77%) under this workload.4.4x Savings

GPT OSS Safeguard 120B · Strengths & Key Advantages

  • 131K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 33K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 41% · GPQA Diamond 65%)
  • 90 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 520ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (117B (5.1B 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

Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 · Strengths & Key Advantages

  • 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 2K आउटपुट टोकन क्षमता (Arena Elo 1160)
  • 180 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 180ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (8B) — 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.

MetricGPT OSS Safeguard 120BLlama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.13$0.01
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
40K2K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
20K0K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGPT OSS Safeguard 120BLlama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3
Official API Model ID (SDK)gpt-oss-safeguard-120bllama-3-1-nemotron-safety-guard-8b-v3
API ProtocolOpenAI Responses API & Chat Completions v1OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2025-102025-10
Knowledge CutoffJune 2024August 2025
ArchitectureSparse MoE safety-classifier modelSpecialized Guardrail Classifier Transformer
Parameters117B (5.1B active MoE)8B
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 ($0.15/1M in) across full 131K windowFlat rate ($0.05/1M in) across full 128K window
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix caching at $0.015/1M (no extra cache-write fee)Cached input at $0.01/1M tokens
Computer Use / GUI AgentAPI / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)Text-only completion (No GUI action loop)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaPrompt-based JSON extraction only
Web Search Grounding & SandboxNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAGSupported 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) · 73 GB VRAM (4-bit Quantized) · 252 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 5 GB VRAM (4-bit Quantized) · 17 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier ClassificationOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card PublishedOpen-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

GPT OSS Safeguard 120B vs Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, GPT OSS Safeguard 120B or Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3?

GPT OSS Safeguard 120B is more intelligent. It scores 52 compared with 36 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 is faster, generating 180 tokens per second compared with 90 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 is cheaper at $0.03 per 1M tokens blended, compared with $0.10 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 has lower latency, with a time to first token of 0.18s compared with 0.52s.

Which model has a larger context window?

GPT OSS Safeguard 120B has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 128K tokens.

निष्कर्ष

GPT OSS Safeguard 120B (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: GPT OSS Safeguard 120B जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए GPT OSS Safeguard 120B या Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में GPT OSS Safeguard 120B आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

GPT OSS Safeguard 120B और Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 में किसका API सस्ता है?+

GPT OSS Safeguard 120B की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.15 / $0.60 प्रति 1M टोकन है और Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 की $0.05 / $0.10 है। समग्र लागत में Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

GPT OSS Safeguard 120B में 131.1K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 में 128K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 तेज़ है।

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

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