Nemotron Research Reasoning vs Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Nemotron Research Reasoning от NVIDIA и Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B от NVIDIA — две ключевые модели ИИ в своём классе. Nemotron Research Reasoning предлагает контекстное окно 128K токенов по цене $0.00/$0.00 за 1 млн токенов, а Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B — контекст 128K токенов по цене $0.80/$2.40 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.
Nemotron Research Reasoning
Открытая логическая модельNemotron Research Reasoning от NVIDIA — специализированная ИИ-модель для цепочек рассуждений (Chain-of-Thought) с открытыми весами и высокой эффективностью, обеспечивающая контекстное окно 128K, скорость 45 ток/с и индекс интеллекта 68/100
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
48.5%
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%
Ключевые отличия кратко
- Nemotron Research Reasoning is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B is faster at 60 tok/s vs 45 tok/s.
- Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B leads on SWE-bench coding (52.8% vs 48.5%).
| Feature | Nemotron Research Reasoning | Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 68 | 54 |
Provider | NVIDIA | NVIDIA |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $0.80 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $2.40 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $0.54 / 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 | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 45 tok/s | 60 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 48.5% | 52.8% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 62% | 66% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.00 / 1M | $0.20 / 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.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
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.
Nemotron Research Reasoning · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 128K и генерация до 16K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 48.5% · GPQA Diamond 62%)
- Высокая скорость генерации 45 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 520 мс
- Открытые веса модели (70B) 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 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
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Nemotron Research Reasoning | Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.65 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 18K | 42K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 12K | 20K |
Технические характеристики
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Nemotron Research Reasoning | Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | nemotron-research-reasoning | llama-3-1-nemotron-ultra-253b |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-08 | 2025-04 |
| Knowledge Cutoff | July 2025 | December 2024 |
| Architecture | Research-Grade Dense Transformer | High-Throughput Aligned Frontier MoE |
| Parameters | 70B | 253B |
| 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) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) | Flat rate ($0.8/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | Cached input at $0.2/1M 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) · 43 GB VRAM (4-bit Quantized) · 151 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 157 GB VRAM (4-bit Quantized) · 544 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 |
Nemotron Research Reasoning vs Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B: Быстрые ответы (FAQ)
Which is more intelligent, Nemotron Research Reasoning or Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B?
Nemotron Research Reasoning is more intelligent. It scores 68 compared with 54 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B is faster, generating 60 tokens per second compared with 45 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Nemotron Research Reasoning is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.54 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Nemotron Research Reasoning has lower latency, with a time to first token of 0.52s compared with 0.60s.
Вердикт
И Nemotron Research Reasoning (Оптимально для цепочек рассуждений (Chain-of-Thought) с открытыми весами и высокой эффективностью, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), 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.) отлично подходят для продакшена: Nemotron Research Reasoning лидирует в сложных тестах логики и кода, Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B обеспечивает более высокую скорость генерации, а Nemotron Research Reasoning выгоднее при больших объёмах API-запросов.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Что лучше для программирования и логики: Nemotron Research Reasoning или Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B?+
По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует Nemotron Research Reasoning. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.
У какой модели дешевле API — Nemotron Research Reasoning или Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B?+
Тариф Nemotron Research Reasoning составляет $0.00 / $0.00 за 1 млн входных/выходных токенов, а Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B — $0.80 / $2.40. По смешанной стоимости выгоднее Nemotron Research Reasoning.
У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+
Nemotron Research Reasoning поддерживает контекст 128K токенов против 128K токенов у Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B, 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
- GLM-4.5V против Nemotron Research Reasoning: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B 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 Nano 9B v2 против Nemotron Research Reasoning: 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 NVIDIA, системные карточки и независимые бенчмарки (2026).