Head-to-Head Model Comparison

Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B vs DeepSeek-R1-0528

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति

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Llama 3.1 Nemotron Ultra 253BProfile

DeepSeek-R1-0528Profile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

NVIDIA

Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B

ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडल

NVIDIA का Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 60 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.8/$2.4 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 54/100 इ

Intelligence Index54 / 100

Input Token:

$0.80 / 1M

Output Token:

$2.40 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

52.8%

DeepSeek

DeepSeek-R1-0528

ओपन-वेट्स रीजनिंग मॉडल

DeepSeek का DeepSeek-R1-0528 ओपन-वेट्स चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग और उच्च एल्गोरिदमिक दक्षता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 48 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.55/$2.19 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 52/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान

Intelligence Index52 / 100

Input Token:

$0.55 / 1M

Output Token:

$2.19 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

51.8%

एक नज़र में मुख्य अंतर

DeepSeek-R1-0528 is 1.2x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B is faster at 60 tok/s vs 48 tok/s.
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B leads on SWE-bench coding (52.8% vs 51.8%).

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

Feature	Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B	DeepSeek-R1-0528
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	54	52
Provider	NVIDIA	DeepSeek
Input Price Cost per million input tokens	$0.80 / 1M	$0.55 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$2.40 / 1M	$2.19 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$0.54 / 1M	$0.43 / 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	8K
Throughput Speed Tokens generated per second	60 tok/s	48 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	52.8%	51.8%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	66%	74.2%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.20 / 1M	$0.14 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework

Coding

Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B

+1.0% SWE-bench lead

Cost

DeepSeek-R1-0528

1.2x cheaper monthly runtime

Speed

Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B

+25% faster generation

Context

Tied

128K tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

Llama 3.1 Nemotron Ultra 253BDeepSeek-R1-0528

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

52.8%vs51.8%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

66%vs74.2%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

84%vs85.6%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1362ptsvs1355pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

N/Avs12%

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

46.5%vs34%

SciCode (Scientific Computing)

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

N/Avs31.8%

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs54%

AIME (Advanced Math Competition)

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

76%vs85%

Long-Context Reasoning

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

82%vs78%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

60 tok/s vs48 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

Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B0.60s

DeepSeek-R1-05280.90s

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

Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B8.93s

DeepSeek-R1-052811.32s

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)

Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B Monthly API Bill

$3.66 / month

$0.8/1M in · $2.4/1M out

DeepSeek-R1-0528 Monthly API Bill

$3.01 / month

$0.55/1M in · $2.19/1M out

DeepSeek-R1-0528 saves approximately $0.65 / month (18%) under this workload.1.2x Savings

Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B · Strengths & Key Advantages

128K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 16K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 52.8% · GPQA Diamond 66%)
60 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 600ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (253B) — 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

DeepSeek-R1-0528 · Strengths & Key Advantages

128K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 8K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 51.8% · GPQA Diamond 74.2%)
48 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 900ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (671B (37B 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	Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B	DeepSeek-R1-0528
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.65	$0.62
Output Tokens / Task Tokens generated per task	42K	45K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	20K	25K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B	DeepSeek-R1-0528
Official API Model ID (SDK)	llama-3-1-nemotron-ultra-253b	deepseek-reasoner
API Protocol	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date	2025-04	2025-05
Knowledge Cutoff	December 2024	March 2025
Architecture	High-Throughput Aligned Frontier MoE	Open-Weights Reasoning MoE
Parameters	253B	671B (37B 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 ($0.8/1M in) across full 128K window	Flat rate ($0.55/1M in) across full 128K window
Prompt Cache Policy & TTL	Cached input at $0.2/1M tokens	Automatic prefix caching at $0.14/1M (no extra cache-write fee)
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) · 157 GB VRAM (4-bit Quantized) · 544 GB VRAM (Native BF16)	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 416 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1443 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

Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B vs DeepSeek-R1-0528: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B or DeepSeek-R1-0528?

Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B is more intelligent. It scores 54 compared with 52 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B is faster, generating 60 tokens per second compared with 48 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

DeepSeek-R1-0528 is cheaper at $0.43 per 1M tokens blended, compared with $0.54 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B has lower latency, with a time to first token of 0.60s compared with 0.90s.

निष्कर्ष

Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और DeepSeek-R1-0528 (ओपन-वेट्स चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग और उच्च एल्गोरिदमिक दक्षता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और DeepSeek-R1-0528 बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B या DeepSeek-R1-0528 में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B और DeepSeek-R1-0528 में किसका API सस्ता है?+

Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.80 / $2.40 प्रति 1M टोकन है और DeepSeek-R1-0528 की $0.55 / $2.19 है। समग्र लागत में DeepSeek-R1-0528 अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B में 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि DeepSeek-R1-0528 में 128K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B तेज़ है।

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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)

Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B vs DeepSeek-R1-0528

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B

DeepSeek-R1-0528

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

DeepSeek-R1-0528 · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B vs DeepSeek-R1-0528: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

निष्कर्ष

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

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