GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

Nemotron 3 Super 120B A12B vs Llama 3.1 405B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Проверено исследовательской группой GetInfoUsПоследняя проверка: October 2026Редакционная политика
Поделиться
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Nemotron 3 Super 120B A12B vs Llama 3.1 405B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Nemotron 3 Super 120B A12B от NVIDIA и Llama 3.1 405B от Meta — две ключевые модели ИИ в своём классе. Nemotron 3 Super 120B A12B предлагает контекстное окно 262.1K токенов по цене $0.30/$0.80 за 1 млн токенов, а Llama 3.1 405B — контекст 128K токенов по цене $0.00/$0.00 за 1 млн токенов. Ниже представлено сравнение бенчмарков, задержки и экономики.

Прямое сравнение (VS)

Выбирайте и сравнивайте любые модели

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
NVIDIA

Nemotron 3 Super 120B A12B

Автономная агентная модель

Nemotron 3 Super 120B A12B от NVIDIA — специализированная ИИ-модель для автономных агентных сценариев, вызова внешних инструментов и автоматизации, обеспечивающая контекстное окно 262K, скорость 85 ток/с и индекс интеллекта 53/100 (по цене

Intelligence Index53 / 100
Input Token:

$0.30 / 1M

Output Token:

$0.80 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

51%

Meta

Llama 3.1 405B

Базовая модель с открытыми весами

Llama 3.1 405B от Meta — специализированная ИИ-модель для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, обеспечивающая контекстное окно 128K, скорость 50 ток/с и индекс интеллекта 48/100 (бесплатным дос

Intelligence Index48 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

41.5%

Ключевые отличия кратко

  • Llama 3.1 405B is 1.1x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Nemotron 3 Super 120B A12B has a larger context window (262K vs 128K tokens).
  • Nemotron 3 Super 120B A12B is faster at 85 tok/s vs 50 tok/s.
  • Nemotron 3 Super 120B A12B leads on SWE-bench coding (51.0% vs 41.5%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureNemotron 3 Super 120B A12BLlama 3.1 405B
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
5348
Provider
NVIDIAMeta
Input Price
Cost per million input tokens
$0.30 / 1M$0.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.80 / 1M$0.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.18 / 1M$0.53 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
262.1K tokens~393 A4 pages of text128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
33K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
85 tok/s50 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
51%41.5%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
64.5%53%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.06 / 1M$0.75 / 1M

Кто лидирует в каждой категории?

At-a-glance decision framework
Coding
Nemotron 3 Super 120B A12B
+9.5% SWE-bench lead
Cost
Llama 3.1 405B
1.1x cheaper monthly runtime
Speed
Nemotron 3 Super 120B A12B
+70% faster generation
Context
Nemotron 3 Super 120B A12B
262.1K tokens window

Результаты проверенных бенчмарков

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Nemotron 3 Super 120B A12BLlama 3.1 405B
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

51%vs41.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

64.5%vs53%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

82.8%vs77.2%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1350ptsvs1288pts
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

45%vsN/A
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

74%vsN/A
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

82%vsN/A
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

85 tok/s vs50 tok/s

Задержка и скорость ответа

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Nemotron 3 Super 120B A12B0.46s
Llama 3.1 405B0.85s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Nemotron 3 Super 120B A12B6.34s
Llama 3.1 405B10.85s

Интерактивный калькулятор стоимости токенов

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Nemotron 3 Super 120B A12B Monthly API Bill
$1.26 / month
$0.3/1M in · $0.8/1M out
Llama 3.1 405B Monthly API Bill
$1.13 / month
$0/1M in · $0/1M out
Llama 3.1 405B saves approximately $0.14 / month (11%) under this workload.1.1x Savings

Nemotron 3 Super 120B A12B · Strengths & Key Advantages

  • Контекстное окно 262K и генерация до 33K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 51% · GPQA Diamond 64.5%)
  • Высокая скорость генерации 85 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 460 мс
  • Открытые веса модели (120B (12B 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 405B · Strengths & Key Advantages

  • Контекстное окно 128K и генерация до 8K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 41.5% · GPQA Diamond 53%)
  • Высокая скорость генерации 50 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 850 мс
  • Открытые веса модели (405B) 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.

MetricNemotron 3 Super 120B A12BLlama 3.1 405B
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.38$0.20
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
38K24K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
18K0K

Технические характеристики

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureNemotron 3 Super 120B A12BLlama 3.1 405B
Official API Model ID (SDK)nemotron-3-super-120b-a12bmeta-llama/Llama-3.1-405B
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2026-032024-07
Knowledge CutoffJanuary 2026December 2023
ArchitectureHigh-Throughput Sparse MoE (120B Total / 12B Active)World’s Largest Open Foundation Transformer
Parameters120B (12B active MoE)405B
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed CloudUnlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($0.3/1M in) across full 262K windowFree across full context window (only KV-cache VRAM scales)
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.06/1M tokensAutomatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
Computer Use / GUI AgentAPI / 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 CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportFull 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 BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 74 GB VRAM (4-bit Quantized) · 258 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 251 GB VRAM (4-bit Quantized) · 871 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier ClassificationOpen-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 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestexttext
Output Modalitiestexttext

Nemotron 3 Super 120B A12B vs Llama 3.1 405B: Быстрые ответы (FAQ)

Which is more intelligent, Nemotron 3 Super 120B A12B or Llama 3.1 405B?

Nemotron 3 Super 120B A12B is more intelligent. It scores 53 compared with 48 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Nemotron 3 Super 120B A12B is faster, generating 85 tokens per second compared with 50 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Nemotron 3 Super 120B A12B is cheaper at $0.18 per 1M tokens blended, compared with $0.53 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Nemotron 3 Super 120B A12B has lower latency, with a time to first token of 0.46s compared with 0.85s.

Which model has a larger context window?

Nemotron 3 Super 120B A12B has a larger context window, supporting 262.1K tokens compared with 128K tokens.

Вердикт

И Nemotron 3 Super 120B A12B (Оптимально для автономных агентных сценариев, вызова внешних инструментов и автоматизации, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и Llama 3.1 405B (Оптимально для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: Nemotron 3 Super 120B A12B лидирует в сложных тестах логики и кода, Nemotron 3 Super 120B A12B обеспечивает более высокую скорость генерации, а Nemotron 3 Super 120B A12B выгоднее при больших объёмах API-запросов.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Что лучше для программирования и логики: Nemotron 3 Super 120B A12B или Llama 3.1 405B?+

По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует Nemotron 3 Super 120B A12B. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.

У какой модели дешевле API — Nemotron 3 Super 120B A12B или Llama 3.1 405B?+

Тариф Nemotron 3 Super 120B A12B составляет $0.30 / $0.80 за 1 млн входных/выходных токенов, а Llama 3.1 405B — $0.00 / $0.00. По смешанной стоимости выгоднее Nemotron 3 Super 120B A12B.

У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+

Nemotron 3 Super 120B A12B поддерживает контекст 262.1K токенов против 128K токенов у Llama 3.1 405B, а по скорости генерации токенов лидирует Nemotron 3 Super 120B A12B.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

Related reading

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 Meta, системные карточки и независимые бенчмарки (2026).