Nemotron Research Reasoning vs Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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NVIDIA का Nemotron Research Reasoning और NVIDIA का Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। Nemotron Research Reasoning में 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $0.00/$0.00 प्रति 1M टोकन है, जबकि Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B में 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $0.80/$2.40 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।
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Nemotron Research Reasoning
ओपन-वेट्स रीजनिंग मॉडलNVIDIA का Nemotron Research Reasoning ओपन-वेट्स चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग और उच्च एल्गोरिदमिक दक्षता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 45 टोकन/सेकंड स्पीड और निःशुल्क ओपन-वेट्स एक्सेस के साथ 68/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्र
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
48.5%
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B
ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडलNVIDIA 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
$0.80 / 1M
$2.40 / 1M
128K tokens
52.8%
एक नज़र में मुख्य अंतर
- Nemotron Research Reasoning is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B is faster at 60 tok/s vs 45 tok/s.
- Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B leads on SWE-bench coding (52.8% vs 48.5%).
| Feature | Nemotron Research Reasoning | Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 68 | 54 |
Provider | NVIDIA | NVIDIA |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $0.80 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $2.40 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $0.54 / 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 | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 45 tok/s | 60 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 48.5% | 52.8% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 62% | 66% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.00 / 1M | $0.20 / 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.
Nemotron Research Reasoning · Strengths & Key Advantages
- 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 16K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 48.5% · GPQA Diamond 62%)
- 45 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 520ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
- ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (70B) — 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 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
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Nemotron Research Reasoning | Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.65 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 18K | 42K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 12K | 20K |
तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Nemotron Research Reasoning | Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | nemotron-research-reasoning | llama-3-1-nemotron-ultra-253b |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-08 | 2025-04 |
| Knowledge Cutoff | July 2025 | December 2024 |
| Architecture | Research-Grade Dense Transformer | High-Throughput Aligned Frontier MoE |
| Parameters | 70B | 253B |
| 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 ($0.8/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | Cached input at $0.2/1M 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) · 43 GB VRAM (4-bit Quantized) · 151 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 157 GB VRAM (4-bit Quantized) · 544 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 |
Nemotron Research Reasoning vs Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)
Which is more intelligent, Nemotron Research Reasoning or Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B?
Nemotron Research Reasoning is more intelligent. It scores 68 compared with 54 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B is faster, generating 60 tokens per second compared with 45 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Nemotron Research Reasoning is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.54 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Nemotron Research Reasoning has lower latency, with a time to first token of 0.52s compared with 0.60s.
निष्कर्ष
Nemotron Research Reasoning (ओपन-वेट्स चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग और उच्च एल्गोरिदमिक दक्षता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और 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।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Nemotron Research Reasoning जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Nemotron Research Reasoning बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)
कोडिंग और रीजनिंग के लिए Nemotron Research Reasoning या Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B में से कौन बेहतर है?+
समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Nemotron Research Reasoning आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।
Nemotron Research Reasoning और Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B में किसका API सस्ता है?+
Nemotron Research Reasoning की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.00 / $0.00 प्रति 1M टोकन है और Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B की $0.80 / $2.40 है। समग्र लागत में Nemotron Research Reasoning अधिक किफायती है।
किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+
Nemotron Research Reasoning में 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B में 128K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B 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: NVIDIA और NVIDIA आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।