GPT OSS Safeguard 120B vs Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
GPT OSS Safeguard 120B от OpenAI и Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 от NVIDIA — две ключевые модели ИИ в своём классе. GPT OSS Safeguard 120B предлагает контекстное окно 131.1K токенов по цене $0.15/$0.60 за 1 млн токенов, а Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 — контекст 128K токенов по цене $0.05/$0.10 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.
GPT OSS Safeguard 120B
Базовая модель с открытыми весамиGPT OSS Safeguard 120B от OpenAI — специализированная ИИ-модель для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, обеспечивающая контекстное окно 131K, скорость 90 ток/с и индекс интеллекта 52/100 (по ц
$0.15 / 1M
$0.60 / 1M
131.1K tokens
41%
Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3
Базовая модель с открытыми весамиLlama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 от NVIDIA — специализированная ИИ-модель для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, обеспечивающая контекстное окно 128K, скорость 180 ток/с и индекс интелле
$0.05 / 1M
$0.10 / 1M
128K tokens
N/A
Ключевые отличия кратко
- Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 is 4.4x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- GPT OSS Safeguard 120B has a larger context window (131K vs 128K tokens).
- Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 is faster at 180 tok/s vs 90 tok/s.
| Feature | GPT OSS Safeguard 120B | Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 52 | 36 |
Provider | OpenAI | NVIDIA |
Input Price Cost per million input tokens | $0.15 / 1M | $0.05 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.60 / 1M | $0.10 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.10 / 1M | $0.03 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 131.1K tokens~197 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 33K | 2K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 90 tok/s | 180 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 41% | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 65% | N/A |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.01 / 1M | $0.01 / 1M |
Кто лидирует в каждой категории?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Результаты 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.
GPT OSS Safeguard 120B · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 131K и генерация до 33K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 41% · GPQA Diamond 65%)
- Высокая скорость генерации 90 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 520 мс
- Открытые веса модели (117B (5.1B MoE)) 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 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 128K и генерация до 2K выходных токенов за ответ (Arena Elo 1160)
- Высокая скорость генерации 180 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 180 мс
- Открытые веса модели (8B) 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 | GPT OSS Safeguard 120B | Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.13 | $0.01 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 40K | 2K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 20K | 0K |
Технические характеристики
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | GPT OSS Safeguard 120B | Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | gpt-oss-safeguard-120b | llama-3-1-nemotron-safety-guard-8b-v3 |
| API Protocol | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-10 | 2025-10 |
| Knowledge Cutoff | June 2024 | August 2025 |
| Architecture | Sparse MoE safety-classifier model | Specialized Guardrail Classifier Transformer |
| Parameters | 117B (5.1B active MoE) | 8B |
| 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 ($0.15/1M in) across full 131K window | Flat rate ($0.05/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix caching at $0.015/1M (no extra cache-write fee) | Cached input at $0.01/1M tokens |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | Text-only completion (No GUI action loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Prompt-based JSON extraction only |
| Web Search Grounding & Sandbox | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG | 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) · 73 GB VRAM (4-bit Quantized) · 252 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 5 GB VRAM (4-bit Quantized) · 17 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published | 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 |
GPT OSS Safeguard 120B vs Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3: Быстрые ответы (FAQ)
Which is more intelligent, GPT OSS Safeguard 120B or Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3?
GPT OSS Safeguard 120B is more intelligent. It scores 52 compared with 36 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 is faster, generating 180 tokens per second compared with 90 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 is cheaper at $0.03 per 1M tokens blended, compared with $0.10 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 has lower latency, with a time to first token of 0.18s compared with 0.52s.
Which model has a larger context window?
GPT OSS Safeguard 120B has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 128K tokens.
Вердикт
И GPT OSS Safeguard 120B (Оптимально для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 (Оптимально для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: GPT OSS Safeguard 120B лидирует в сложных тестах логики и кода, Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 обеспечивает более высокую скорость генерации, а Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 выгоднее при больших объёмах API-запросов.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Что лучше для программирования и логики: GPT OSS Safeguard 120B или Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3?+
По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует GPT OSS Safeguard 120B. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.
У какой модели дешевле API — GPT OSS Safeguard 120B или Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3?+
Тариф GPT OSS Safeguard 120B составляет $0.15 / $0.60 за 1 млн входных/выходных токенов, а Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 — $0.05 / $0.10. По смешанной стоимости выгоднее Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3.
У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+
GPT OSS Safeguard 120B поддерживает контекст 131.1K токенов против 128K токенов у Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3, а по скорости генерации токенов лидирует Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Nemotron 3.5 Content Safety против GPT OSS Safeguard 120B: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Nemotron 3 Content Safety против GPT OSS Safeguard 120B: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Nemotron Content Safety Reasoning 4B против GPT OSS Safeguard 120B: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Nemotron Content Safety Reasoning 4B против Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3: 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
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 OpenAI и NVIDIA, системные карточки и независимые бенчмарки (2026).