DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B vs Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
DeepSeek tarafından geliştirilen DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B ve NVIDIA tarafından sunulan Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1, kendi sınıflarının öne çıkan yapay zeka modelleridir. DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B, 131.1K token bağlam penceresi ve 1M token başına $0.20/$0.60 fiyat sunarken; Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1, 131.1K token bağlam penceresi ve $0.25/$0.50 fiyatla gelir. Aşağıda tüm benchmark, hız ve maliyet detaylarını inceleyebilirsiniz.
İstediğiniz Modelleri Seçin ve Karşılaştırın
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B
Açık Ağırlıklı Akıl YürütmeDeepSeek tarafından geliştirilen DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B; yüksek verimli açık ağırlıklı düşünce zinciri (Chain-of-Thought) akıl yürütme için tasarlanmış olup 131K bağlam penceresi, 58 token/sn hız, 46/100 zeka indeksi ve 1M token başın
$0.20 / 1M
$0.60 / 1M
131.1K tokens
51.2%
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1
Açık Ağırlıklı Temel ModelNVIDIA tarafından geliştirilen Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1; özel sunucuda kendi kendine barındırma (self-hosting), ince ayar ve tam veri egemenliği için tasarlanmış olup 131K bağlam penceresi, 95 token/sn hız, 46/100 zeka indeksi ve 1M
$0.25 / 1M
$0.50 / 1M
131.1K tokens
40%
Bir Bakışta Temel Farklar
- DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B is 1.1x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 is faster at 95 tok/s vs 58 tok/s.
- DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B leads on SWE-bench coding (51.2% vs 40.0%).
| Feature | DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B | Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 46 | 46 |
Provider | DeepSeek | NVIDIA |
Input Price Cost per million input tokens | $0.20 / 1M | $0.25 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.60 / 1M | $0.50 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.11 / 1M | $0.16 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 131.1K tokens~197 A4 pages of text | 131.1K tokens~197 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 58 tok/s | 95 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 51.2% | 40% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 65.9% | 56% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.02 / 1M | $0.08 / 1M |
Hangi Alanda Kim Kazanıyor?
At-a-glance decision frameworkDoğrulanmış Benchmark Puanları
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.
Gecikme Süresi ve Yanıt Hızı
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Gerçek Zamanlı Token Maliyet Simülatörü
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B · Strengths & Key Advantages
- 131K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 8K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 51.2% · GPQA Diamond 65.9%)
- Sadece 760 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 58 token yüksek üretim hızı
- vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (32B)
Considerations & Trade-offs
- Tam hassasiyette yerel GPU çıkarımı için yeterli VRAM kapasitesine sahip donanım altyapısı gerektirir
- Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 · Strengths & Key Advantages
- 131K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 8K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 40% · GPQA Diamond 56%)
- Sadece 400 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 95 token yüksek üretim hızı
- vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (49B)
Considerations & Trade-offs
- Tam hassasiyette yerel GPU çıkarımı için yeterli VRAM kapasitesine sahip donanım altyapısı gerektirir
- Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B | Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.26 | $0.22 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 25K | 30K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 19K | 12K |
Teknik Özellikler
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B | Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | deepseek-reasoner | llama-3-3-nemotron-super-49b-v1 |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-01 | 2025-04 |
| Knowledge Cutoff | July 2024 | January 2025 |
| Architecture | Dense Distilled Reasoning Transformer | Compact High-Density Transformer |
| Parameters | 32B | 49B |
| 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 ($0.2/1M in) across full 131K window | Flat rate ($0.25/1M in) across full 131K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix caching at $0.02/1M (no extra cache-write fee) | Cached input at $0.08/1M 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) · 20 GB VRAM (4-bit Quantized) · 69 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 30 GB VRAM (4-bit Quantized) · 105 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 |
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B vs Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1: Hızlı Yanıtlar (SSS)
Which model is faster?
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 is faster, generating 95 tokens per second compared with 58 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B is cheaper at $0.11 per 1M tokens blended, compared with $0.16 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 has lower latency, with a time to first token of 0.40s compared with 0.76s.
Sonuç
Hem DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B (yüksek verimli açık ağırlıklı düşünce zinciri (Chain-of-Thought) akıl yürütme, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) hem de Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 (özel sunucuda kendi kendine barındırma (self-hosting), ince ayar ve tam veri egemenliği, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) güçlü üretim seçenekleridir: DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B karmaşık akıl yürütme ve kodlama testlerinde öne çıkarken, Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 daha yüksek üretim hızı sağlar; DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B ise yüksek hacimli API kullanımlarında daha ekonomiktir.
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
Kodlama ve akıl yürütme için DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B mi yoksa Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 mi daha iyi?+
Bileşik zeka endeksi ve yazılım testlerinde DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B önde yer alıyor. Detaylı karşılaştırma için yukarıdaki SWE-bench ve GPQA tablolarına göz atabilirsiniz.
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B ve Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 API fiyatları nasıl karşılaştırılır?+
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B 1M giriş/çıkış tokeni başına $0.20 / $0.60 ücretlendirilirken, Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 $0.25 / $0.50 seviyesindedir. Karma maliyette DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B daha avantajlıdır.
Hangi modelin bağlam penceresi daha geniş ve hızı daha yüksek?+
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B 131.1K token bağlam penceresi sunarken Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 131.1K token kapasiteye sahiptir. Saniyedeki token üretim hızında ise Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 öndedir.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- DeepSeek-R1 Distill Llama 70B vs DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B vs Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Aion-Mini vs Laguna XS 2.1: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Aya Expanse 32B vs Llama 3.2 90B Vision: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
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.
Resmi kaynaklar: DeepSeek ve NVIDIA resmi API dokümantasyonu, sistem kartları ve bağımsız benchmark testleri (2026).