Modellvergleich
Llama 3.1 Nemotron Instruct 70B
vs. GPT-5.5 (xhigh)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · NVIDIA, OpenAI
Empfehlung
Op GPT-5.5 (xhigh) 10 Metrik-Siege Staerkste Bereiche: Reasoning, Intelligenz, Coding
Bester Wert
Llama 3.1 Nemotron Instruct 70B
100.0 Wert-Score
26.3 Reasoning / $1.20/1M
Niedrigster Preis
Llama 3.1 Nemotron Instruct 70B
$1.20/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
GPT-5.5 (xhigh)
66.0 Reasoning-Score
Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks
Bestes Coding
GPT-5.5 (xhigh)
59.1 Coding-Index
Composite Indices
Higher is better; speed and price are normalized
Standard Benchmarks
Only benchmarks with data are shown
Wichtige Unterschiede
Bester Wert
Llama 3.1 Nemotron Instruct 70B bietet den besten Qualitaets-Preis-Mix mit 100.0 von 100 Wertpunkten.
Preisunterschied
Llama 3.1 Nemotron Instruct 70B ist 4,2x guenstiger bei Eingabetokens als GPT-5.5 (xhigh).
Geschwindigkeitsunterschied
Llama 3.1 Nemotron Instruct 70B generiert etwa 4,4x so viele Tokens pro Sekunde wie GPT-5.5 (xhigh).
Reasoning-Unterschied
GPT-5.5 (xhigh) liegt 39.7 Punkte vor Llama 3.1 Nemotron Instruct 70B beim Reasoning.
Coding-Unterschied
GPT-5.5 (xhigh) liegt 48.3 Punkte vor Llama 3.1 Nemotron Instruct 70B beim Coding.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
Llama 3.1 Nemotron Instruct 70B
NVIDIA
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
GPT-5.5 (xhigh)
OpenAI
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Welche Antwort war nuetzlicher?
Vollständiger Vergleich
| Metrik | NV Llama 3.1 Nemotron Instruct 70B | Top-Wahl Op GPT-5.5 (xhigh) |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $1.20/1M | $5.00/1M |
| Output-Kosten | $1.20/1M | $30.00/1M |
| Gemischt (3:1) | $1.20/1M | $11.25/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | NVIDIA | OpenAI |
| Veröffentlichung | 15. Okt. 2024 | 23. Apr. 2026 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 291.0 tok/s | 66.5 tok/s |
| TTFT | 249ms | 43813ms |
| Latenz | 249ms | 43813ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 100.0 | 26.7 |
| Reasoning-Score | 26.3 | 66.0 |
| Intelligenz | 13.4 | 60.2 |
| Coding | 10.8 | 59.1 |
| Mathe | 11.0 | — |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 46.5% | 93.5% |
| MMLU Pro | 69.0% | — |
| HLE | 4.6% | 44.3% |
| LiveCodeBench | 16.9% | — |
| MATH 500 | 73.3% | — |
| AIME 2025 | 11.0% | — |
| AIME (Original) | 24.7% | — |
| SciCode | 23.3% | 56.1% |
| LCR | 7.0% | 74.3% |
| IFBench | 30.7% | 75.9% |
| TAU-bench v2 | 23.1% | 93.9% |
| TerminalBench Hard | 4.5% | 60.6% |
Wichtigste Erkenntnisse
Llama 3.1 Nemotron Instruct 70B bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $1.20/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
GPT-5.5 (xhigh) hat das staerkste Reasoning-Profil mit 66.0 Reasoning-Score, basierend auf den verfuegbaren Reasoning-Benchmarks.
GPT-5.5 (xhigh) erreicht einen 59.1 Coding-Index, und ist damit eine Top-Wahl fuer Softwareentwicklung und Code-Generierung.
Alle Modelle unterstuetzen Kontextfenster von ∞+ Tokens, geeignet fuer lange Dokumente und ausgedehnte Gespraeche.
Wann welches Modell sinnvoll ist
Llama 3.1 Nemotron Instruct 70B
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
GPT-5.5 (xhigh)
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
