Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B vs DeepSeek-R1-0528
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B от NVIDIA и DeepSeek-R1-0528 от DeepSeek — две ключевые модели ИИ в своём классе. Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B предлагает контекстное окно 128K токенов по цене $0.80/$2.40 за 1 млн токенов, а DeepSeek-R1-0528 — контекст 128K токенов по цене $0.55/$2.19 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.
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B
Базовая модель с открытыми весамиLlama 3.1 Nemotron Ultra 253B от NVIDIA — специализированная ИИ-модель для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, обеспечивающая контекстное окно 128K, скорость 60 ток/с и индекс интеллекта 54/10
$0.80 / 1M
$2.40 / 1M
128K tokens
52.8%
DeepSeek-R1-0528
Открытая логическая модельDeepSeek-R1-0528 от DeepSeek — специализированная ИИ-модель для цепочек рассуждений (Chain-of-Thought) с открытыми весами и высокой эффективностью, обеспечивающая контекстное окно 128K, скорость 48 ток/с и индекс интеллекта 52/100 (по цене
$0.55 / 1M
$2.19 / 1M
128K tokens
51.8%
Ключевые отличия кратко
- DeepSeek-R1-0528 is 1.2x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B is faster at 60 tok/s vs 48 tok/s.
- Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B leads on SWE-bench coding (52.8% vs 51.8%).
| Feature | Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B | DeepSeek-R1-0528 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 54 | 52 |
Provider | NVIDIA | DeepSeek |
Input Price Cost per million input tokens | $0.80 / 1M | $0.55 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $2.40 / 1M | $2.19 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.54 / 1M | $0.43 / 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 | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 60 tok/s | 48 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 52.8% | 51.8% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 66% | 74.2% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.20 / 1M | $0.14 / 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.
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 128K и генерация до 16K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 52.8% · GPQA Diamond 66%)
- Высокая скорость генерации 60 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 600 мс
- Открытые веса модели (253B) 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
DeepSeek-R1-0528 · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 128K и генерация до 8K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 51.8% · GPQA Diamond 74.2%)
- Высокая скорость генерации 48 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 900 мс
- Открытые веса модели (671B (37B 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
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B | DeepSeek-R1-0528 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.65 | $0.62 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 42K | 45K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 20K | 25K |
Технические характеристики
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B | DeepSeek-R1-0528 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | llama-3-1-nemotron-ultra-253b | deepseek-reasoner |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-04 | 2025-05 |
| Knowledge Cutoff | December 2024 | March 2025 |
| Architecture | High-Throughput Aligned Frontier MoE | Open-Weights Reasoning MoE |
| Parameters | 253B | 671B (37B 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 ($0.8/1M in) across full 128K window | Flat rate ($0.55/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.2/1M tokens | Automatic prefix caching at $0.14/1M (no extra cache-write fee) |
| 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) · 416 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1443 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 DeepSeek-R1-0528: Быстрые ответы (FAQ)
Which is more intelligent, Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B or DeepSeek-R1-0528?
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B is more intelligent. It scores 54 compared with 52 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B is faster, generating 60 tokens per second compared with 48 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
DeepSeek-R1-0528 is cheaper at $0.43 per 1M tokens blended, compared with $0.54 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B has lower latency, with a time to first token of 0.60s compared with 0.90s.
Вердикт
И Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B (Оптимально для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и DeepSeek-R1-0528 (Оптимально для цепочек рассуждений (Chain-of-Thought) с открытыми весами и высокой эффективностью, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B лидирует в сложных тестах логики и кода, Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B обеспечивает более высокую скорость генерации, а DeepSeek-R1-0528 выгоднее при больших объёмах API-запросов.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Что лучше для программирования и логики: Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B или DeepSeek-R1-0528?+
По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.
У какой модели дешевле API — Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B или DeepSeek-R1-0528?+
Тариф Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B составляет $0.80 / $2.40 за 1 млн входных/выходных токенов, а DeepSeek-R1-0528 — $0.55 / $2.19. По смешанной стоимости выгоднее DeepSeek-R1-0528.
У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B поддерживает контекст 128K токенов против 128K токенов у DeepSeek-R1-0528, а по скорости генерации токенов лидирует Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- DeepSeek Reasoner против DeepSeek-R1-0528: 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
- Nemotron Research Reasoning против Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- o3 против DeepSeek-R1-0528: 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 NVIDIA и DeepSeek, системные карточки и независимые бенчмарки (2026).