Llama 4 Behemoth vs Nemotron 3 Ultra 550B A55B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Meta का Llama 4 Behemoth और NVIDIA का Nemotron 3 Ultra 550B A55B दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। Llama 4 Behemoth में 10M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $0.00/$0.00 प्रति 1M टोकन है, जबकि Nemotron 3 Ultra 550B A55B में 1M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $1.00/$3.00 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।
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Llama 4 Behemoth
ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडलMeta का Llama 4 Behemoth प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 10M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 45 टोकन/सेकंड स्पीड और निःशुल्क ओपन-वेट्स एक्सेस के साथ 93/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्र
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
10M tokens
75%
Nemotron 3 Ultra 550B A55B
ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडलNVIDIA का Nemotron 3 Ultra 550B A55B प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 65 टोकन/सेकंड स्पीड और $1/$3 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 60/100 इंटेलीजेंस
$1.00 / 1M
$3.00 / 1M
1M tokens
64.5%
एक नज़र में मुख्य अंतर
- Llama 4 Behemoth is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Llama 4 Behemoth has a larger context window (10M vs 1M tokens).
- Nemotron 3 Ultra 550B A55B is faster at 65 tok/s vs 45 tok/s.
- Llama 4 Behemoth leads on SWE-bench coding (75.0% vs 64.5%).
| Feature | Llama 4 Behemoth | Nemotron 3 Ultra 550B A55B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 93 | 60 |
Provider | Meta | NVIDIA |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $1.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $3.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $0.68 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 10M tokens~15,000 A4 pages of text | 1M tokens~1,500 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 64K | 66K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 45 tok/s | 65 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 75% | 64.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 82% | 76% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.00 / 1M | $0.25 / 1M |
किस क्षेत्र में कौन आगे है?
At-a-glance decision frameworkसत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना
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.
लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Llama 4 Behemoth · Strengths & Key Advantages
- 10M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 64K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 75% · GPQA Diamond 82%)
- 45 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 1200ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
- ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (2T total / 288B (16-of-2 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
Nemotron 3 Ultra 550B A55B · Strengths & Key Advantages
- 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 66K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 64.5% · GPQA Diamond 76%)
- 65 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 620ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
- ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (550B (55B 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 4 Behemoth | Nemotron 3 Ultra 550B A55B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.85 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 35K | 48K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 15K | 24K |
तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Llama 4 Behemoth | Nemotron 3 Ultra 550B A55B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | meta-llama/Llama-4-Behemoth | nemotron-3-ultra-550b-a55b |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-05 | 2026-06 |
| Knowledge Cutoff | February 2026 | February 2026 |
| Architecture | Colossal sparse MoE architecture (288B active / 2T total, 16-of-2 MoE) | Colossal Sparse MoE (550B Total / 55B Active) |
| Parameters | 2T total / 288B active (16-of-2 MoE) | 550B (55B 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) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) | Flat rate ($1/1M in) across full 1000K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | Cached input at $0.25/1M tokens |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 1240 GB VRAM (4-bit Quantized) · 4300 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 341 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1183 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, vision | text |
| Output Modalities | text | text |
Llama 4 Behemoth vs Nemotron 3 Ultra 550B A55B: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)
Which is more intelligent, Llama 4 Behemoth or Nemotron 3 Ultra 550B A55B?
Llama 4 Behemoth is more intelligent. It scores 93 compared with 60 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Nemotron 3 Ultra 550B A55B is faster, generating 65 tokens per second compared with 45 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Llama 4 Behemoth is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.68 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Nemotron 3 Ultra 550B A55B has lower latency, with a time to first token of 0.62s compared with 1.20s.
Which model has a larger context window?
Llama 4 Behemoth has a larger context window, supporting 10M tokens compared with 1M tokens.
निष्कर्ष
Llama 4 Behemoth (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Nemotron 3 Ultra 550B A55B (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Llama 4 Behemoth जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Nemotron 3 Ultra 550B A55B तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Llama 4 Behemoth बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)
कोडिंग और रीजनिंग के लिए Llama 4 Behemoth या Nemotron 3 Ultra 550B A55B में से कौन बेहतर है?+
समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Llama 4 Behemoth आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।
Llama 4 Behemoth और Nemotron 3 Ultra 550B A55B में किसका API सस्ता है?+
Llama 4 Behemoth की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.00 / $0.00 प्रति 1M टोकन है और Nemotron 3 Ultra 550B A55B की $1.00 / $3.00 है। समग्र लागत में Llama 4 Behemoth अधिक किफायती है।
किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+
Llama 4 Behemoth में 10M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Nemotron 3 Ultra 550B A55B में 1M टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Nemotron 3 Ultra 550B A55B तेज़ है।
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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स्रोत: Meta और NVIDIA आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।