Head-to-Head Model Comparison

Nemotron 3 Super 120B A12B vs GPT-OSS 120B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति

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Nemotron 3 Super 120B A12BProfile

GPT-OSS 120BProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

NVIDIA

Nemotron 3 Super 120B A12B

ऑटोनॉमस एजेंटिक मॉडल

NVIDIA का Nemotron 3 Super 120B A12B ऑटोनॉमस एजेंट वर्कफ़्लो, टूल कॉलिंग और मल्टी-स्टेप ऑटोमेशन के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 262K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 85 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.3/$0.8 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 53/100 इंटेलीजेंस स्को

Intelligence Index53 / 100

Input Token:

$0.30 / 1M

Output Token:

$0.80 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

51%

OpenAI

GPT-OSS 120B

ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडल

OpenAI का GPT-OSS 120B 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 $0.15/$0.6 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 56/100 इंटेलीजेंस स्कोर

Intelligence Index56 / 100

Input Token:

$0.15 / 1M

Output Token:

$0.60 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

45.5%

एक नज़र में मुख्य अंतर

GPT-OSS 120B is 1.6x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
Nemotron 3 Super 120B A12B has a larger context window (262K vs 131K tokens).
GPT-OSS 120B is faster at 95 tok/s vs 85 tok/s.
Nemotron 3 Super 120B A12B leads on SWE-bench coding (51.0% vs 45.5%).

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

Feature	Nemotron 3 Super 120B A12B	GPT-OSS 120B
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	53	56
Provider	NVIDIA	OpenAI
Input Price Cost per million input tokens	$0.30 / 1M	$0.15 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$0.80 / 1M	$0.60 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$0.18 / 1M	$0.10 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	262.1K tokens~393 A4 pages of text	131.1K tokens~197 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	33K	33K
Throughput Speed Tokens generated per second	85 tok/s	95 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	51%	45.5%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	64.5%	68.5%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.06 / 1M	$0.01 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework

Coding

Nemotron 3 Super 120B A12B

+5.5% SWE-bench lead

Cost

GPT-OSS 120B

1.6x cheaper monthly runtime

Speed

GPT-OSS 120B

+12% faster generation

Context

Nemotron 3 Super 120B A12B

262.1K tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

Nemotron 3 Super 120B A12BGPT-OSS 120B

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

51%vs45.5%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

64.5%vs68.5%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

82.8%vs80.5%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1350ptsvs1330pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

N/Avs9.8%

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

45%vs30.5%

SciCode (Scientific Computing)

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

N/Avs33%

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs58.5%

AIME (Advanced Math Competition)

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

74%vs84.5%

Long-Context Reasoning

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

82%vs71%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

85 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

Nemotron 3 Super 120B A12B0.46s

GPT-OSS 120B0.48s

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

Nemotron 3 Super 120B A12B6.34s

GPT-OSS 120B5.74s

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)

Nemotron 3 Super 120B A12B Monthly API Bill

$1.26 / month

$0.3/1M in · $0.8/1M out

GPT-OSS 120B Monthly API Bill

$0.79 / month

$0.15/1M in · $0.6/1M out

GPT-OSS 120B saves approximately $0.47 / month (38%) under this workload.1.6x Savings

Nemotron 3 Super 120B A12B · Strengths & Key Advantages

262K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 33K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 51% · GPQA Diamond 64.5%)
85 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 460ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (120B (12B 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

GPT-OSS 120B · Strengths & Key Advantages

131K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 33K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 45.5% · GPQA Diamond 68.5%)
95 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 480ms 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

Token Use & Task Economics

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

Metric	Nemotron 3 Super 120B A12B	GPT-OSS 120B
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.38	$0.14
Output Tokens / Task Tokens generated per task	38K	45K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	18K	22K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	Nemotron 3 Super 120B A12B	GPT-OSS 120B
Official API Model ID (SDK)	nemotron-3-super-120b-a12b	gpt-oss-120b
API Protocol	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI	OpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date	2026-03	2025-08
Knowledge Cutoff	January 2026	June 2024
Architecture	High-Throughput Sparse MoE (120B Total / 12B Active)	Sparse MoE transformer with reasoning
Parameters	120B (12B active MoE)	117B (5.1B 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 ($0.3/1M in) across full 262K window	Flat rate ($0.15/1M in) across full 131K window
Prompt Cache Policy & TTL	Cached input at $0.06/1M tokens	Automatic prefix caching at $0.015/1M (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	Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG
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) · 74 GB VRAM (4-bit Quantized) · 258 GB VRAM (Native BF16)	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 73 GB VRAM (4-bit Quantized) · 252 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier Classification	Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)	OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
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

Nemotron 3 Super 120B A12B vs GPT-OSS 120B: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, Nemotron 3 Super 120B A12B or GPT-OSS 120B?

GPT-OSS 120B is more intelligent. It scores 56 compared with 53 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-OSS 120B is faster, generating 95 tokens per second compared with 85 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

GPT-OSS 120B is cheaper at $0.10 per 1M tokens blended, compared with $0.18 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Nemotron 3 Super 120B A12B has lower latency, with a time to first token of 0.46s compared with 0.48s.

Which model has a larger context window?

Nemotron 3 Super 120B A12B has a larger context window, supporting 262.1K tokens compared with 131.1K tokens.

निष्कर्ष

Nemotron 3 Super 120B A12B (ऑटोनॉमस एजेंट वर्कफ़्लो, टूल कॉलिंग और मल्टी-स्टेप ऑटोमेशन, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और GPT-OSS 120B (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 120B जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, GPT-OSS 120B तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और GPT-OSS 120B बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Nemotron 3 Super 120B A12B या GPT-OSS 120B में से कौन बेहतर है?+

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

Nemotron 3 Super 120B A12B और GPT-OSS 120B में किसका API सस्ता है?+

Nemotron 3 Super 120B A12B की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.30 / $0.80 प्रति 1M टोकन है और GPT-OSS 120B की $0.15 / $0.60 है। समग्र लागत में GPT-OSS 120B अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Nemotron 3 Super 120B A12B में 262.1K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि GPT-OSS 120B में 131.1K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में GPT-OSS 120B तेज़ है।

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Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

Nemotron 3 Super 120B A12B vs GPT-OSS 120B

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

Nemotron 3 Super 120B A12B

GPT-OSS 120B

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

Nemotron 3 Super 120B A12B · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

GPT-OSS 120B · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Nemotron 3 Super 120B A12B vs GPT-OSS 120B: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

निष्कर्ष

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

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