Nemotron 3 Ultra 550B A55B vs Qwen3.8 Max Preview
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Nemotron 3 Ultra 550B A55B da NVIDIA e Qwen3.8 Max Preview da Alibaba são dois modelos de IA de destaque. O Nemotron 3 Ultra 550B A55B oferece uma janela de contexto de 1M tokens a $1.00/$3.00 por milhão de tokens, enquanto o Qwen3.8 Max Preview oferece 1M tokens de contexto a $0.00/$0.00 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.
Nemotron 3 Ultra 550B A55B
Modelo Base de Pesos AbertosO Nemotron 3 Ultra 550B A55B 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 1M, velocidade de 65 tokens/s, índice de inteligência de 6
$1.00 / 1M
$3.00 / 1M
1M tokens
64.5%
Qwen3.8 Max Preview
Modelo Base de Pesos AbertosO Qwen3.8 Max Preview da Alibaba é um modelo de IA projetado para auto-hospedagem em infraestrutura própria, fine-tuning e soberania de dados, oferecendo janela de contexto de 1M, velocidade de 60 tokens/s, índice de inteligência de 93/100
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
1M tokens
75.2%
Principais Diferenças em Resumo
- Qwen3.8 Max Preview is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Nemotron 3 Ultra 550B A55B is faster at 65 tok/s vs 60 tok/s.
- Qwen3.8 Max Preview leads on SWE-bench coding (75.2% vs 64.5%).
| Feature | Nemotron 3 Ultra 550B A55B | Qwen3.8 Max Preview |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 60 | 93 |
Provider | NVIDIA | Alibaba |
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 | 1M tokens~1,500 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 66K | 32K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 65 tok/s | 60 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 64.5% | 75.2% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 76% | 79.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.25 / 1M | $0.00 / 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.
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.
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.
Nemotron 3 Ultra 550B A55B · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 1M com limite máximo de saída de 66K tokens (SWE-bench Verified 64.5% · GPQA Diamond 76%)
- Taxa de transferência rápida de 65 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 620 ms
- Pesos abertos (550B (55B MoE)) 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
Qwen3.8 Max Preview · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 1M com limite máximo de saída de 32K tokens (SWE-bench Verified 75.2% · GPQA Diamond 79.5%)
- Taxa de transferência rápida de 60 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 680 ms
- Pesos abertos (2.4T total (95B MoE)) 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 | Nemotron 3 Ultra 550B A55B | Qwen3.8 Max Preview |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.85 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 48K | 35K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 24K | 15K |
Especificações Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Nemotron 3 Ultra 550B A55B | Qwen3.8 Max Preview |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | nemotron-3-ultra-550b-a55b | qwen3-8-max-preview-instruct |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-06 | 2026-07 |
| Knowledge Cutoff | February 2026 | April 2026 |
| Architecture | Colossal Sparse MoE (550B Total / 55B Active) | Colossus-Scale Open Sparse Mixture-of-Experts |
| Parameters | 550B (55B active MoE) | 2.4T total (95B active MoE) |
| 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) |
| 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) · 1488 GB VRAM (4-bit Quantized) · 5160 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 |
| Output Modalities | text | text |
Nemotron 3 Ultra 550B A55B vs Qwen3.8 Max Preview: Respostas Rápidas (FAQ)
Which is more intelligent, Nemotron 3 Ultra 550B A55B or Qwen3.8 Max Preview?
Qwen3.8 Max Preview is more intelligent. It scores 93 compared with 60 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Nemotron 3 Ultra 550B A55B is faster, generating 65 tokens per second compared with 60 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Qwen3.8 Max Preview 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 0.68s.
Veredito
Tanto Nemotron 3 Ultra 550B A55B (Indicado para auto-hospedagem em infraestrutura própria, fine-tuning e soberania de dados, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) quanto Qwen3.8 Max Preview (Indicado para auto-hospedagem em infraestrutura própria, fine-tuning e soberania de dados, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) entregam excelente desempenho: Qwen3.8 Max Preview lidera em inteligência geral e programação, Nemotron 3 Ultra 550B A55B oferece geração mais rápida e Qwen3.8 Max Preview apresenta o melhor custo-benefício em produção.
Perguntas Frequentes (FAQ)
Qual é melhor para programação e raciocínio, Nemotron 3 Ultra 550B A55B ou Qwen3.8 Max Preview?+
Nas avaliações de inteligência e código, Qwen3.8 Max Preview leva vantagem. Confira os gráficos SWE-bench e GPQA acima para detalhes.
Qual modelo tem a API mais barata, Nemotron 3 Ultra 550B A55B ou Qwen3.8 Max Preview?+
O Nemotron 3 Ultra 550B A55B custa $1.00 / $3.00 por 1M de tokens (entrada/saída) e o Qwen3.8 Max Preview custa $0.00 / $0.00. No custo combinado, Qwen3.8 Max Preview é mais econômico.
Qual modelo possui maior janela de contexto e velocidade?+
O Nemotron 3 Ultra 550B A55B suporta 1M tokens de contexto contra 1M tokens do Qwen3.8 Max Preview, enquanto Nemotron 3 Ultra 550B A55B 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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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.
Fontes oficiais: Documentação oficial de API da NVIDIA e Alibaba e benchmarks independentes (2026).