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Head-to-Head Model Comparison

Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B vs Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs リサーチチーム監修最終確認日: October 2026編集方針
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Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B vs Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

NVIDIAのLlama 3.1 Nemotron Ultra 253BとNVIDIAのLlama 3.3 Nemotron Super 49B v1は、注目度の高い主要AIモデルです。Llama 3.1 Nemotron Ultra 253Bは128K トークンのコンテキストウィンドウを備え、API料金は100万トークンあたり入力$0.80/出力$2.40、一方のLlama 3.3 Nemotron Super 49B v1は131.1K トークンのコンテキストで入力$0.25/出力$0.50です。以下でベンチマーク、速度、コストを詳しく比較します。

徹底比較 (VS)

任意のAIモデルを切り替えて比較

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:
NVIDIA

Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B

オープンウェイト基盤モデル

NVIDIA の Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B は、オンプレミス環境でのセルフホスト、ファインチューニング、完全なデータ主権の確保向けに設計されたAIモデルです。128K のコンテキストウィンドウ、毎秒 60 トークンの生成速度、知能指数 54/100（1Mトークンあたり入力$0.8・出力$2.4）を実現しています。

Intelligence Index54 / 100
Input Token:

$0.80 / 1M

Output Token:

$2.40 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

52.8%

NVIDIA

Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1

オープンウェイト基盤モデル

NVIDIA の Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 は、オンプレミス環境でのセルフホスト、ファインチューニング、完全なデータ主権の確保向けに設計されたAIモデルです。131K のコンテキストウィンドウ、毎秒 95 トークンの生成速度、知能指数 46/100（1Mトークンあたり入力$0.25・出力$0.5）を実現しています。

Intelligence Index46 / 100
Input Token:

$0.25 / 1M

Output Token:

$0.50 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

40%

ひと目でわかる主な違い

  • Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 is 3.9x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 has a larger context window (131K vs 128K tokens).
  • Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 is faster at 95 tok/s vs 60 tok/s.
  • Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B leads on SWE-bench coding (52.8% vs 40.0%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureLlama 3.1 Nemotron Ultra 253BLlama 3.3 Nemotron Super 49B v1
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
5446
Provider
NVIDIANVIDIA
Input Price
Cost per million input tokens
$0.80 / 1M$0.25 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$2.40 / 1M$0.50 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.54 / 1M$0.16 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
128K tokens~192 A4 pages of text131.1K tokens~197 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
16K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
60 tok/s95 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
52.8%40%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
66%56%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.20 / 1M$0.08 / 1M

分野別勝者スコアカード

At-a-glance decision framework
Coding
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B
+12.8% SWE-bench lead
Cost
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1
3.9x cheaper monthly runtime
Speed
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1
+58% faster generation
Context
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1
131.1K tokens window

検証済みベンチマークスコア比較

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

Llama 3.1 Nemotron Ultra 253BLlama 3.3 Nemotron Super 49B v1
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

52.8%vs40%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

66%vs56%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

84%vs78%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1362ptsvs1305pts
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

46.5%vs36%
AIME (Advanced Math Competition)

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

76%vs66%
Long-Context Reasoning

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

82%vs74%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

60 tok/s vs95 tok/s

レイテンシ＆応答時間

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
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v10.40s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B8.93s
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v15.66s

リアルタイムAPIトークン料金シミュレーター

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)
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B Monthly API Bill
$3.66 / month
$0.8/1M in · $2.4/1M out
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 Monthly API Bill
$0.95 / month
$0.25/1M in · $0.5/1M out
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 saves approximately $2.71 / month (74%) under this workload.3.9x Savings

Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B · Strengths & Key Advantages

  • 128K のコンテキストウィンドウと最大 16K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 52.8% · GPQA Diamond 66%）
  • 毎秒 60 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 600ms の低遅延
  • オープンウェイトモデル (253B)として vLLM・SGLang・Ollama を用いた自社GPUでのローカル運用が可能
Considerations & Trade-offs
  • 非量子化のフル精度でローカル推論を行うには十分なGPU VRAM容量が必要です
  • 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります

Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 · Strengths & Key Advantages

  • 131K のコンテキストウィンドウと最大 8K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 40% · GPQA Diamond 56%）
  • 毎秒 95 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 400ms の低遅延
  • オープンウェイトモデル (49B)として vLLM・SGLang・Ollama を用いた自社GPUでのローカル運用が可能
Considerations & Trade-offs
  • 非量子化のフル精度でローカル推論を行うには十分なGPU VRAM容量が必要です
  • 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります

Token Use & Task Economics

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

MetricLlama 3.1 Nemotron Ultra 253BLlama 3.3 Nemotron Super 49B v1
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.65$0.22
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
42K30K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
20K12K

技術仕様・スペック

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureLlama 3.1 Nemotron Ultra 253BLlama 3.3 Nemotron Super 49B v1
Official API Model ID (SDK)llama-3-1-nemotron-ultra-253bllama-3-3-nemotron-super-49b-v1
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2025-042025-04
Knowledge CutoffDecember 2024January 2025
ArchitectureHigh-Throughput Aligned Frontier MoECompact High-Density Transformer
Parameters253B49B
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 ($0.8/1M in) across full 128K windowFlat rate ($0.25/1M in) across full 131K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.2/1M tokensCached input at $0.08/1M tokens
Computer Use / GUI AgentAPI / 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 CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsSupported 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) · 157 GB VRAM (4-bit Quantized) · 544 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 30 GB VRAM (4-bit Quantized) · 105 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier ClassificationOpen-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 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestexttext
Output Modalitiestexttext

Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B vs Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1: よくある質問 (FAQ)

Which is more intelligent, Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B or Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1?

Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B is more intelligent. It scores 54 compared with 46 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 is faster, generating 95 tokens per second compared with 60 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 is cheaper at $0.16 per 1M tokens blended, compared with $0.54 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 has lower latency, with a time to first token of 0.40s compared with 0.60s.

Which model has a larger context window?

Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 128K tokens.

総合評価

Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B（オンプレミス環境でのセルフホスト、ファインチューニング、完全なデータ主権の確保、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）とLlama 3.3 Nemotron Super 49B v1（オンプレミス環境でのセルフホスト、ファインチューニング、完全なデータ主権の確保、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）はいずれも優れた選択肢です。高度な推論・コーディング精度ではLlama 3.1 Nemotron Ultra 253Bがリードし、応答速度とスループットではLlama 3.3 Nemotron Super 49B v1が優れ、APIコスト効率ではLlama 3.3 Nemotron Super 49B v1が有利です。

よくある質問 (FAQ)

コーディングや複雑な推論には Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B と Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 のどちらが適していますか？+

総合知能指数およびコーディング評価では Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B が優位です。上部の SWE-bench や GPQA スコアもあわせてご確認ください。

Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B と Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 ではどちらのAPI料金が安いですか？+

Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B は100万トークンあたり入力$0.80 / 出力$2.40、Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 は入力$0.25 / 出力$0.50です。総合的なコスト効率では Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 がより経済的です。

コンテキスト長と生成速度はどちらが優れていますか？+

コンテキストウィンドウは Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B が 128K トークン、Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 が 131.1K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 がリードしています。

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

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公的ソース: NVIDIAおよびNVIDIA公式APIドキュメント、システムカード、独立ベンチマーク評価 (2026)。