DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B vs Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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DeepSeek의 DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B와 NVIDIA의 Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B는 131.1K 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $0.20/$0.60(입력/출력)의 요금을 제공하며, Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1는 131.1K 토큰 컨텍스트와 $0.25/$0.50의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.
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DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B
오픈 웨이트 추론 모델DeepSeek의 DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B 모델은 강화학습 기반의 고효율 오픈 웨이트 사고 사슬(Chain-of-Thought) 추론에 최적화된 AI 모델로, 131K 컨텍스트 윈도우, 초당 58 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 46/100점(1M 토큰당 입력 $0.2 / 출력 $0.6)을 제공합니다.
$0.20 / 1M
$0.60 / 1M
131.1K tokens
51.2%
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1
오픈 웨이트 파운데이션 모델NVIDIA의 Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 모델은 프라이빗 클라우드 자체 호스팅, 파인튜닝 및 완벽한 데이터 주권 확보에 최적화된 AI 모델로, 131K 컨텍스트 윈도우, 초당 95 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 46/100점(1M 토큰당 입력 $0.25 / 출력 $0.5)을 제공합니다.
$0.25 / 1M
$0.50 / 1M
131.1K tokens
40%
한눈에 보는 핵심 차이점
- DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B is 1.1x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 is faster at 95 tok/s vs 58 tok/s.
- DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B leads on SWE-bench coding (51.2% vs 40.0%).
| Feature | DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B | Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 46 | 46 |
Provider | DeepSeek | NVIDIA |
Input Price Cost per million input tokens | $0.20 / 1M | $0.25 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.60 / 1M | $0.50 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.11 / 1M | $0.16 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 131.1K tokens~197 A4 pages of text | 131.1K tokens~197 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 58 tok/s | 95 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 51.2% | 40% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 65.9% | 56% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.02 / 1M | $0.08 / 1M |
부문별 우위 모델
At-a-glance decision framework검증된 벤치마크 점수 비교
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.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
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.
지연 시간(Latency) 및 응답 속도
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
실시간 API 토큰 비용 시뮬레이터
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B · Strengths & Key Advantages
- 131K 컨텍스트 윈도우 및 최대 8K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 51.2% · GPQA Diamond 65.9%)
- 초당 58 토큰의 빠른 처리 속도와 760ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
- 오픈 웨이트 아키텍처 (32B)를 통해 vLLM, SGLang, Ollama 기반 자체 GPU 서버 구축 및 파인튜닝 가능
Considerations & Trade-offs
- 비양자화 전체 정밀도로 로컬 서버에서 구동하려면 충분한 GPU VRAM 용량이 필요합니다
- 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 · Strengths & Key Advantages
- 131K 컨텍스트 윈도우 및 최대 8K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 40% · GPQA Diamond 56%)
- 초당 95 토큰의 빠른 처리 속도와 400ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
- 오픈 웨이트 아키텍처 (49B)를 통해 vLLM, SGLang, Ollama 기반 자체 GPU 서버 구축 및 파인튜닝 가능
Considerations & Trade-offs
- 비양자화 전체 정밀도로 로컬 서버에서 구동하려면 충분한 GPU VRAM 용량이 필요합니다
- 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B | Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.26 | $0.22 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 25K | 30K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 19K | 12K |
기술 사양 (Specifications)
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B | Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | deepseek-reasoner | llama-3-3-nemotron-super-49b-v1 |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-01 | 2025-04 |
| Knowledge Cutoff | July 2024 | January 2025 |
| Architecture | Dense Distilled Reasoning Transformer | Compact High-Density Transformer |
| Parameters | 32B | 49B |
| 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 ($0.2/1M in) across full 131K window | Flat rate ($0.25/1M in) across full 131K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix caching at $0.02/1M (no extra cache-write fee) | Cached input at $0.08/1M 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) · 20 GB VRAM (4-bit Quantized) · 69 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 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 |
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B vs Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1: 핵심 요약 문답 (FAQ)
Which model is faster?
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 is faster, generating 95 tokens per second compared with 58 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B is cheaper at $0.11 per 1M tokens blended, compared with $0.16 (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 0.76s.
종합 평가
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B(강화학습 기반의 고효율 오픈 웨이트 사고 사슬(Chain-of-Thought) 추론, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1(프라이빗 클라우드 자체 호스팅, 파인튜닝 및 완벽한 데이터 주권 확보, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.) 모두 뛰어난 성능을 자랑합니다. 고난도 추론과 코딩 벤치마크에서는 DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B가 더 경제적입니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
코딩과 복잡한 추론에는 DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B와 Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 중 어느 모델이 더 나은가요?+
종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B와 Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1의 API 요금 차이는 얼마인가요?+
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B는 100만 토큰당 입력 $0.20 / 출력 $0.60이며, Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1는 입력 $0.25 / 출력 $0.50입니다. 혼합 비용 기준으로는 DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B가 더 저렴합니다.
어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+
컨텍스트 길이는 DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B가 131.1K 토큰, Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1가 131.1K 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1가 더 빠릅니다.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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공식 출처: DeepSeek 및 NVIDIA 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).