DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B vs Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B от DeepSeek и Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 от NVIDIA — две ключевые модели ИИ в своём классе. DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B предлагает контекстное окно 131.1K токенов по цене $0.20/$0.60 за 1 млн токенов, а Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 — контекст 131.1K токенов по цене $0.25/$0.50 за 1 млн токенов. Ниже представлено сравнение бенчмарков, задержки и экономики.
Выбирайте и сравнивайте любые модели
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B
Открытая логическая модельDeepSeek-R1 Distill Qwen 32B от DeepSeek — специализированная ИИ-модель для цепочек рассуждений (Chain-of-Thought) с открытыми весами и высокой эффективностью, обеспечивающая контекстное окно 131K, скорость 58 ток/с и индекс интеллекта 46/1
$0.20 / 1M
$0.60 / 1M
131.1K tokens
51.2%
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1
Базовая модель с открытыми весамиLlama 3.3 Nemotron Super 49B v1 от NVIDIA — специализированная ИИ-модель для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, обеспечивающая контекстное окно 131K, скорость 95 ток/с и индекс интеллекта 46/
$0.25 / 1M
$0.50 / 1M
131.1K tokens
40%
Ключевые отличия кратко
- 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 |
Кто лидирует в каждой категории?
At-a-glance decision frameworkРезультаты проверенных бенчмарков
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.
Задержка и скорость ответа
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Интерактивный калькулятор стоимости токенов
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 131K и генерация до 8K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 51.2% · GPQA Diamond 65.9%)
- Высокая скорость генерации 58 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 760 мс
- Открытые веса модели (32B) для локального хостинга и дообучения через vLLM, SGLang или Ollama
Considerations & Trade-offs
- Для локального запуска в полной точности требуются GPU-серверы с достаточным объемом видеопамяти (VRAM)
- В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 131K и генерация до 8K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 40% · GPQA Diamond 56%)
- Высокая скорость генерации 95 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 400 мс
- Открытые веса модели (49B) для локального хостинга и дообучения через vLLM, SGLang или Ollama
Considerations & Trade-offs
- Для локального запуска в полной точности требуются GPU-серверы с достаточным объемом видеопамяти (VRAM)
- В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину
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 |
Технические характеристики
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: Быстрые ответы (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.
Вердикт
И DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B (Оптимально для цепочек рассуждений (Chain-of-Thought) с открытыми весами и высокой эффективностью, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 (Оптимально для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B лидирует в сложных тестах логики и кода, Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 обеспечивает более высокую скорость генерации, а DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B выгоднее при больших объёмах API-запросов.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Что лучше для программирования и логики: DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B или Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1?+
По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.
У какой модели дешевле API — DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B или Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1?+
Тариф DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B составляет $0.20 / $0.60 за 1 млн входных/выходных токенов, а Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 — $0.25 / $0.50. По смешанной стоимости выгоднее DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B.
У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B поддерживает контекст 131.1K токенов против 131.1K токенов у Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1, а по скорости генерации токенов лидирует Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- DeepSeek-R1 Distill Llama 70B против DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B против Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-3.0 против Aion-Mini: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-3.0 против Gemini 3.6 Flash: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-Mini против Laguna XS 2.1: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aya Expanse 32B против Llama 3.2 90B Vision: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
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.
Официальные источники: Официальная документация API DeepSeek и NVIDIA, системные карточки и независимые бенчмарки (2026).