Nemotron 3 Ultra 550B A55B vs Llama 5
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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NVIDIAのNemotron 3 Ultra 550B A55BとMetaのLlama 5は、注目度の高い主要AIモデルです。Nemotron 3 Ultra 550B A55Bは1M 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$1.00/出力$3.00、一方のLlama 5は5M トークンのコンテキストで入力$0.00/出力$0.00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。
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.
Nemotron 3 Ultra 550B A55B
オープンウェイト基盤モデルNVIDIA の Nemotron 3 Ultra 550B A55B 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。1M のコンテキストウィンドウ、毎秒 65 トークンの生成速度、知能指数 60/100（1Mトークンあたり入力$1・出力$3）を実現しています。
$1.00 / 1M
$3.00 / 1M
1M tokens
64.5%
Llama 5
オープンウェイト基盤モデルMeta の Llama 5 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。5M のコンテキストウィンドウ、毎秒 65 トークンの生成速度、知能指数 94/100（無料のオープンウェイト提供）を実現しています。
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
5M tokens
74%
ひと目でわかる主な違い
- Llama 5 is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Llama 5 has a larger context window (5M vs 1M tokens).
- Llama 5 is faster at 65 tok/s vs 65 tok/s.
- Llama 5 leads on SWE-bench coding (74.0% vs 64.5%).
| Feature | Nemotron 3 Ultra 550B A55B | Llama 5 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 60 | 94 |
Provider | NVIDIA | Meta |
Input Price Cost per million input tokens | $1.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $3.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.68 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 1M tokens~1,500 A4 pages of text | 5M tokens~7,500 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 66K | 128K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 65 tok/s | 65 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 64.5% | 74% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 76% | 84% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.25 / 1M | $0.00 / 1M |
分野別勝者スコアカード
At-a-glance decision framework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.
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.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
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.
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.
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.
Nemotron 3 Ultra 550B A55B · Strengths & Key Advantages
- 1M のコンテキストウィンドウと最大 66K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 64.5% · GPQA Diamond 76%）
- 毎秒 65 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 620ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (550B (55B MoE))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 5 · Strengths & Key Advantages
- 5M のコンテキストウィンドウと最大 128K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 74% · GPQA Diamond 84%）
- 毎秒 65 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 850ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (600B+ total (~40-80B ))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.
| Metric | Nemotron 3 Ultra 550B A55B | Llama 5 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.85 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 48K | 40K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 24K | 20K |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Nemotron 3 Ultra 550B A55B | Llama 5 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | nemotron-3-ultra-550b-a55b | meta-llama/Llama-5 |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-06 | 2026-04 |
| Knowledge Cutoff | February 2026 | January 2026 |
| Architecture | Colossal Sparse MoE (550B Total / 55B Active) | Mixture-of-Experts with recursive self-improvement (~600B total, 40-80B active) |
| Parameters | 550B (55B active MoE) | 600B+ total (~40-80B active) |
| 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 ($1/1M in) across full 1000K window | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.25/1M tokens | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 341 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1183 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 372 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1290 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, vision, video, audio |
| Output Modalities | text | text |
Nemotron 3 Ultra 550B A55B vs Llama 5: よくある質問 (FAQ)
Which is more intelligent, Nemotron 3 Ultra 550B A55B or Llama 5?
Llama 5 is more intelligent. It scores 94 compared with 60 on the composite Intelligence Index.
Which model is cheaper to run?
Llama 5 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 0.85s.
Which model has a larger context window?
Llama 5 has a larger context window, supporting 5M tokens compared with 1M tokens.
総合評価
Nemotron 3 Ultra 550B A55B（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 5（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 5がリードし、応答速度とスループットではNemotron 3 Ultra 550B A55Bが優れ、APIコスト効率ではLlama 5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 Nemotron 3 Ultra 550B A55B と Llama 5 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 5 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。
Nemotron 3 Ultra 550B A55B と Llama 5 ではどちらのAPI料金が安いですか？+
Nemotron 3 Ultra 550B A55B は100万トークンあたり入力$1.00 / 出力$3.00、Llama 5 は入力$0.00 / 出力$0.00です。総合的なコスト効率では Llama 5 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 Nemotron 3 Ultra 550B A55B が 1M トークン、Llama 5 が 5M トークン です。出力スピード（トークン/秒）では Nemotron 3 Ultra 550B A55B がリードしています。
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
公的ソース: NVIDIAおよびMeta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)。