Head-to-Head Model Comparison

Nemotron 3 Ultra 550B A55B vs Qwen3.8 Max Preview

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Проверено исследовательской группой GetInfoUsПоследняя проверка: October 2026Редакционная политика

Выбирайте и сравнивайте любые модели

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

Nemotron 3 Ultra 550B A55BProfile

Qwen3.8 Max PreviewProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

NVIDIA

Nemotron 3 Ultra 550B A55B

Базовая модель с открытыми весами

Nemotron 3 Ultra 550B A55B от NVIDIA — специализированная ИИ-модель для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, обеспечивающая контекстное окно 1M, скорость 65 ток/с и индекс интеллекта 60/100 (по

Intelligence Index60 / 100

Input Token:

$1.00 / 1M

Output Token:

$3.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

64.5%

Alibaba

Qwen3.8 Max Preview

Базовая модель с открытыми весами

Qwen3.8 Max Preview от Alibaba — специализированная ИИ-модель для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, обеспечивающая контекстное окно 1M, скорость 60 ток/с и индекс интеллекта 93/100 (бесплатн

Intelligence Index93 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

75.2%

Ключевые отличия кратко

Qwen3.8 Max Preview is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
Nemotron 3 Ultra 550B A55B is faster at 65 tok/s vs 60 tok/s.
Qwen3.8 Max Preview leads on SWE-bench coding (75.2% vs 64.5%).

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Feature	Nemotron 3 Ultra 550B A55B	Qwen3.8 Max Preview
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	60	93
Provider	NVIDIA	Alibaba
Input Price Cost per million input tokens	$1.00 / 1M	$0.00 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$3.00 / 1M	$0.00 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$0.68 / 1M	$0.00 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	1M tokens~1,500 A4 pages of text	1M tokens~1,500 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	66K	32K
Throughput Speed Tokens generated per second	65 tok/s	60 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	64.5%	75.2%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	76%	79.5%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.25 / 1M	$0.00 / 1M

Кто лидирует в каждой категории?

At-a-glance decision framework

Coding

Qwen3.8 Max Preview

+10.7% SWE-bench lead

Cost

Qwen3.8 Max Preview

1.0x cheaper monthly runtime

Speed

Nemotron 3 Ultra 550B A55B

+8% faster generation

Context

Tied

1M tokens window

Результаты проверенных бенчмарков

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

Nemotron 3 Ultra 550B A55BQwen3.8 Max Preview

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

64.5%vs75.2%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

76%vs79.5%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

87.5%vs89%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1425ptsvs1485pts

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

53%vsN/A

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs77%

AIME (Advanced Math Competition)

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

86%vsN/A

Long-Context Reasoning

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

89%vsN/A

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

65 tok/s vs60 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 Ultra 550B A55B0.62s

Qwen3.8 Max Preview0.68s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

Nemotron 3 Ultra 550B A55B8.31s

Qwen3.8 Max Preview9.01s

Интерактивный калькулятор стоимости токенов

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

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

Nemotron 3 Ultra 550B A55B Monthly API Bill

$4.58 / month

$1/1M in · $3/1M out

Qwen3.8 Max Preview Monthly API Bill

$0.00 / month

$0/1M in · $0/1M out

Qwen3.8 Max Preview saves approximately $4.58 / month (100%) under this workload.1.0x Savings

Nemotron 3 Ultra 550B A55B · Strengths & Key Advantages

Контекстное окно 1M и генерация до 66K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 64.5% · GPQA Diamond 76%)
Высокая скорость генерации 65 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 620 мс
Открытые веса модели (550B (55B 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

Qwen3.8 Max Preview · Strengths & Key Advantages

Контекстное окно 1M и генерация до 32K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 75.2% · GPQA Diamond 79.5%)
Высокая скорость генерации 60 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 680 мс
Открытые веса модели (2.4T total (95B 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	Nemotron 3 Ultra 550B A55B	Qwen3.8 Max Preview
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.85	$0.00
Output Tokens / Task Tokens generated per task	48K	35K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	24K	15K

Технические характеристики

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	Nemotron 3 Ultra 550B A55B	Qwen3.8 Max Preview
Official API Model ID (SDK)	nemotron-3-ultra-550b-a55b	qwen3-8-max-preview-instruct
API Protocol	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date	2026-06	2026-07
Knowledge Cutoff	February 2026	April 2026
Architecture	Colossal Sparse MoE (550B Total / 55B Active)	Colossus-Scale Open Sparse Mixture-of-Experts
Parameters	550B (55B active MoE)	2.4T total (95B 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 ($1/1M in) across full 1000K window	Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)
Prompt Cache Policy & TTL	Cached input at $0.25/1M tokens	Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
Computer Use / GUI Agent	API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)	Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
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) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAM	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 341 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1183 GB VRAM (Native BF16)	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 1488 GB VRAM (4-bit Quantized) · 5160 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, vision
Output Modalities	text	text

Nemotron 3 Ultra 550B A55B vs Qwen3.8 Max Preview: Быстрые ответы (FAQ)

Which is more intelligent, Nemotron 3 Ultra 550B A55B or Qwen3.8 Max Preview?

Qwen3.8 Max Preview is more intelligent. It scores 93 compared with 60 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Nemotron 3 Ultra 550B A55B is faster, generating 65 tokens per second compared with 60 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Qwen3.8 Max Preview is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.68 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Nemotron 3 Ultra 550B A55B has lower latency, with a time to first token of 0.62s compared with 0.68s.

Вердикт

И Nemotron 3 Ultra 550B A55B (Оптимально для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и Qwen3.8 Max Preview (Оптимально для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: Qwen3.8 Max Preview лидирует в сложных тестах логики и кода, Nemotron 3 Ultra 550B A55B обеспечивает более высокую скорость генерации, а Qwen3.8 Max Preview выгоднее при больших объёмах API-запросов.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Что лучше для программирования и логики: Nemotron 3 Ultra 550B A55B или Qwen3.8 Max Preview?+

По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует Qwen3.8 Max Preview. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.

У какой модели дешевле API — Nemotron 3 Ultra 550B A55B или Qwen3.8 Max Preview?+

Тариф Nemotron 3 Ultra 550B A55B составляет $1.00 / $3.00 за 1 млн входных/выходных токенов, а Qwen3.8 Max Preview — $0.00 / $0.00. По смешанной стоимости выгоднее Qwen3.8 Max Preview.

У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+

Nemotron 3 Ultra 550B A55B поддерживает контекст 1M токенов против 1M токенов у Qwen3.8 Max Preview, а по скорости генерации токенов лидирует Nemotron 3 Ultra 550B A55B.

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 & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

Nemotron 3 Ultra 550B A55B vs Qwen3.8 Max Preview

Выбирайте и сравнивайте любые модели

Nemotron 3 Ultra 550B A55B

Qwen3.8 Max Preview

Кто лидирует в каждой категории?

Результаты проверенных бенчмарков

Задержка и скорость ответа

Интерактивный калькулятор стоимости токенов

Nemotron 3 Ultra 550B A55B · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Qwen3.8 Max Preview · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

Технические характеристики

Nemotron 3 Ultra 550B A55B vs Qwen3.8 Max Preview: Быстрые ответы (FAQ)

Вердикт

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Related reading