Grok 4

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct

NVIDIAs Llama 3.1 Nemotron 70B ist ein leistungsstarkes Sprachmodell, das für die Bereitstellung präziser und informativer Antworten optimiert ist. Basierend auf der Llama 3.1 70B-Architektur und durch Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) verbessert, erreicht es Spitzenleistungen in Benchmarks zur automatischen Ausrichtung. Entwickelt für Anwendungen, die hohe Präzision bei der Antwortgenerierung und Hilfsbereitschaft erfordern, eignet sich dieses Modell ideal für eine Vielzahl von Benutzeranfragen in verschiedenen Bereichen.

Grok 4Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct
Webseite ?
Anbieter ?
Chat ?
Veröffentlichungsdatum ?
Modalitäten ?
Text ?
Bilder ?
Sprache ?
Video ?
Text ?
API-Anbieter ?
xAI
OpenRouter
Datum des Wissensstandes ?
-
-
Open Source ?
Nein
Ja
Preisgestaltung Eingabe ?
$3.00 pro Million Token
$0.35 pro Million Token
Preisgestaltung Ausgabe ?
$15.00 pro Million Token
$0.40 pro Million Token
MMLU ?
-
85%
5-shot
Quelle
MMLU-Pro ?
-
Nicht verfügbar
MMMU ?
-
Nicht verfügbar
HellaSwag ?
-
Nicht verfügbar
HumanEval ?
-
75%
Quelle
MATH ?
-
71%
Quelle
GPQA ?
87.5%
Science
Quelle
Nicht verfügbar
IFEval ?
-
Nicht verfügbar
SimpleQA ?
-
-
AIME 2024
-
-
AIME 2025
91.7%
Competition Math
Quelle
-
Aider Polyglot ?
-
-
LiveCodeBench v5 ?
79%
Competitive Coding
Quelle
-
Global MMLU (Lite) ?
-
-
MathVista ?
-
-
Mobile Anwendung
-

MathArena ?

Durchschnittliche Punktzahl
89%
-
AIME 2025
Test basierend auf Aufgaben aus dem Mathematikwettbewerb (American Invitational Mathematics Examination),der die mathematischen Fähigkeiten von Modellen überprüfen soll.
91%
-
HMMT February 2025
Test basierend auf Aufgaben aus dem Harvard-MIT Mathematics Tournament, Februar 2025, der die mathematischen Fähigkeiten von Modellen überprüfen soll.
92%
-
BRUMO 2025
95%
-
SMT 2025
Test basierend auf Aufgaben aus dem Stanford Math Tournament, 2025, der die mathematischen Fähigkeiten von Modellen überprüfen soll.
86%
-
CMIMC 2025
Test basierend auf Aufgaben aus der Canadian Mathematical Olympiad, 2025, der die mathematischen Fähigkeiten von Modellen überprüfen soll.
83%
-

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10%
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