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.
Command R+ ist Coheres modernstes generatives KI-Modell, entwickelt für Unternehmensleistung, bei der Geschwindigkeit, Sicherheit und Ausgabequalität entscheidend sind. Es arbeitet effizient mit minimaler Infrastruktur und übertrifft Spitzenmodelle wie GPT-4o und DeepSeek-V3 in Fähigkeiten und Kosteneffizienz. Mit einem erweiterten Kontextfenster von 256K Token – doppelt so groß wie bei den meisten führenden Modellen – glänzt es bei komplexen mehrsprachigen und agentenbasierten Aufgaben, die für moderne Geschäftsabläufe entscheidend sind. Trotz seiner Leistung kann es mit nur zwei GPUs betrieben werden, was es hochgradig zugänglich macht. Mit einer rasanten Durchsatzrate von bis zu 156 Token pro Sekunde – etwa 1,75-mal schneller als GPT-4o – bietet Command R+ außergewöhnliche Effizienz ohne Kompromisse bei Genauigkeit oder Tiefe.
| Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | Command A | |
|---|---|---|
Anbieter | ||
Webseite | ||
Veröffentlichungsdatum | Oct 15, 2023 1 Jahr ago | Mar 14, 2025 1 Monat ago |
Modalitäten | Text | Text |
API-Anbieter | OpenRouter | Cohere, Hugging Face, Major cloud providers |
Datum des Wissensstandes | - | - |
Open Source | Ja | Ja |
Preisgestaltung Eingabe | $0.35 pro Million Token | $2.50 pro Million Token |
Preisgestaltung Ausgabe | $0.40 pro Million Token | $10.00 pro Million Token |
MMLU | 85% 5-shot Quelle | 85.5% Quelle |
MMLU Pro | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
MMMU | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
HellaSwag | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
HumanEval | 75% Quelle | Nicht verfügbar |
MATH | 71% Quelle | 80% Quelle |
GPQA | Nicht verfügbar | 50.8% Quelle |
IFEval | Nicht verfügbar | 90.9% Quelle |
Mobile Anwendung | - | - |
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