Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B vs Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B da NVIDIA e Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 da NVIDIA são dois modelos de IA de destaque. O Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B oferece uma janela de contexto de 128K tokens a $0.80/$2.40 por milhão de tokens, enquanto o Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 oferece 131.1K tokens de contexto a $0.25/$0.50 por milhão de tokens. Veja abaixo a comparação completa de benchmarks, latência e custos.
Troque e Compare Qualquer Modelo
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B
Modelo Base de Pesos AbertosO Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B da NVIDIA é um modelo de IA projetado para auto-hospedagem em infraestrutura própria, fine-tuning e soberania de dados, oferecendo janela de contexto de 128K, velocidade de 60 tokens/s, índice de inteligência
$0.80 / 1M
$2.40 / 1M
128K tokens
52.8%
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1
Modelo Base de Pesos AbertosO Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 da NVIDIA é um modelo de IA projetado para auto-hospedagem em infraestrutura própria, fine-tuning e soberania de dados, oferecendo janela de contexto de 131K, velocidade de 95 tokens/s, índice de inteligênc
$0.25 / 1M
$0.50 / 1M
131.1K tokens
40%
Principais Diferenças em Resumo
- 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%).
| Feature | Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B | Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 54 | 46 |
Provider | NVIDIA | NVIDIA |
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 text | 131.1K tokens~197 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 60 tok/s | 95 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 |
Quem vence em cada categoria?
At-a-glance decision frameworkPontuações de Benchmarks Verificadas
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.
Latência e Tempo de Resposta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interativo de Custo de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 128K com limite máximo de saída de 16K tokens (SWE-bench Verified 52.8% · GPQA Diamond 66%)
- Taxa de transferência rápida de 60 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 600 ms
- Pesos abertos (253B) para auto-hospedagem local ou em nuvem privada via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requer servidores GPU com memória VRAM adequada para execução local em precisão total
- Em derivações científicas extremas, modelos pesados dedicados exclusivamente ao raciocínio oferecem maior profundidade
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 131K com limite máximo de saída de 8K tokens (SWE-bench Verified 40% · GPQA Diamond 56%)
- Taxa de transferência rápida de 95 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 400 ms
- Pesos abertos (49B) para auto-hospedagem local ou em nuvem privada via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requer servidores GPU com memória VRAM adequada para execução local em precisão total
- Em derivações científicas extremas, modelos pesados dedicados exclusivamente ao raciocínio oferecem maior profundidade
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B | Llama 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 | 42K | 30K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 20K | 12K |
Especificações Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B | Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | llama-3-1-nemotron-ultra-253b | 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 | 2025-04 | 2025-04 |
| Knowledge Cutoff | December 2024 | January 2025 |
| Architecture | High-Throughput Aligned Frontier MoE | Compact High-Density Transformer |
| Parameters | 253B | 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 ($0.8/1M in) across full 128K window | Flat rate ($0.25/1M in) across full 131K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.2/1M tokens | 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) · 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 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 |
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B vs Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1: Respostas Rápidas (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.
Veredito
Tanto Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B (Indicado para auto-hospedagem em infraestrutura própria, fine-tuning e soberania de dados, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) quanto Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 (Indicado para auto-hospedagem em infraestrutura própria, fine-tuning e soberania de dados, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) entregam excelente desempenho: Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B lidera em inteligência geral e programação, Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 oferece geração mais rápida e Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 apresenta o melhor custo-benefício em produção.
Perguntas Frequentes (FAQ)
Qual é melhor para programação e raciocínio, Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B ou Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1?+
Nas avaliações de inteligência e código, Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B leva vantagem. Confira os gráficos SWE-bench e GPQA acima para detalhes.
Qual modelo tem a API mais barata, Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B ou Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1?+
O Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B custa $0.80 / $2.40 por 1M de tokens (entrada/saída) e o Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 custa $0.25 / $0.50. No custo combinado, Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 é mais econômico.
Qual modelo possui maior janela de contexto e velocidade?+
O Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B suporta 128K tokens de contexto contra 131.1K tokens do Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1, enquanto Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 entrega maior velocidade de geração.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Fontes oficiais: Documentação oficial de API da NVIDIA e NVIDIA e benchmarks independentes (2026).