Nemotron Research Reasoning vs Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Nemotron Research Reasoning da NVIDIA e Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B da NVIDIA são dois modelos de IA de destaque. O Nemotron Research Reasoning oferece uma janela de contexto de 128K tokens a $0.00/$0.00 por milhão de tokens, enquanto o Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B oferece 128K tokens de contexto a $0.80/$2.40 por milhão de tokens. Veja abaixo a comparação completa de benchmarks, latência e custos.
Troque e Compare Qualquer Modelo
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Nemotron Research Reasoning
Raciocínio de Pesos AbertosO Nemotron Research Reasoning da NVIDIA é um modelo de IA projetado para raciocínio em cadeia de pensamento com pesos abertos e alta eficiência, oferecendo janela de contexto de 128K, velocidade de 45 tokens/s, índice de inteligência de 68/
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
48.5%
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%
Principais Diferenças em Resumo
- Nemotron Research Reasoning is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B is faster at 60 tok/s vs 45 tok/s.
- Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B leads on SWE-bench coding (52.8% vs 48.5%).
| Feature | Nemotron Research Reasoning | Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 68 | 54 |
Provider | NVIDIA | NVIDIA |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $0.80 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $2.40 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $0.54 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 45 tok/s | 60 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 48.5% | 52.8% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 62% | 66% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.00 / 1M | $0.20 / 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.
Nemotron Research Reasoning · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 128K com limite máximo de saída de 16K tokens (SWE-bench Verified 48.5% · GPQA Diamond 62%)
- Taxa de transferência rápida de 45 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 520 ms
- Pesos abertos (70B) 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 3.1 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
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Nemotron Research Reasoning | Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.65 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 18K | 42K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 12K | 20K |
Especificações Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Nemotron Research Reasoning | Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | nemotron-research-reasoning | llama-3-1-nemotron-ultra-253b |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-08 | 2025-04 |
| Knowledge Cutoff | July 2025 | December 2024 |
| Architecture | Research-Grade Dense Transformer | High-Throughput Aligned Frontier MoE |
| Parameters | 70B | 253B |
| 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) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) | Flat rate ($0.8/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | Cached input at $0.2/1M 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) · 43 GB VRAM (4-bit Quantized) · 151 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 157 GB VRAM (4-bit Quantized) · 544 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 |
Nemotron Research Reasoning vs Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B: Respostas Rápidas (FAQ)
Which is more intelligent, Nemotron Research Reasoning or Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B?
Nemotron Research Reasoning is more intelligent. It scores 68 compared with 54 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B is faster, generating 60 tokens per second compared with 45 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Nemotron Research Reasoning is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.54 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Nemotron Research Reasoning has lower latency, with a time to first token of 0.52s compared with 0.60s.
Veredito
Tanto Nemotron Research Reasoning (Indicado para raciocínio em cadeia de pensamento com pesos abertos e alta eficiência, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) quanto 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.) entregam excelente desempenho: Nemotron Research Reasoning lidera em inteligência geral e programação, Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B oferece geração mais rápida e Nemotron Research Reasoning apresenta o melhor custo-benefício em produção.
Perguntas Frequentes (FAQ)
Qual é melhor para programação e raciocínio, Nemotron Research Reasoning ou Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B?+
Nas avaliações de inteligência e código, Nemotron Research Reasoning leva vantagem. Confira os gráficos SWE-bench e GPQA acima para detalhes.
Qual modelo tem a API mais barata, Nemotron Research Reasoning ou Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B?+
O Nemotron Research Reasoning custa $0.00 / $0.00 por 1M de tokens (entrada/saída) e o Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B custa $0.80 / $2.40. No custo combinado, Nemotron Research Reasoning é mais econômico.
Qual modelo possui maior janela de contexto e velocidade?+
O Nemotron Research Reasoning suporta 128K tokens de contexto contra 128K tokens do Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B, enquanto Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B 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 NVIDIA e benchmarks independentes (2026).