Llama 3.1 Nemotron 70B de NVIDIA es un potente modelo de lenguaje optimizado para ofrecer respuestas precisas e informativas. Basado en la arquitectura Llama 3.1 70B y mejorado con Aprendizaje por Refuerzo a partir de Retroalimentación Humana (RLHF),logra un rendimiento superior en benchmarks de alineación automática. Diseñado para aplicaciones que requieren alta precisión en la generación de respuestas y utilidad, este modelo es ideal para una amplia gama de consultas de usuarios en múltiples dominios.
Command R+ es el modelo de IA generativa más avanzado de Cohere, diseñado para rendimiento empresarial donde la velocidad, seguridad y calidad de salida son críticas. Optimizado para funcionar eficientemente con infraestructura mínima, supera a modelos de primer nivel como GPT-4o y DeepSeek-V3 tanto en capacidad como en rentabilidad. Con una ventana de contexto extendida de 256K tokens (el doble que la mayoría de modelos líderes),destaca en tareas multilingües complejas y basadas en agentes esenciales para operaciones empresariales modernas. A pesar de su potencia, puede implementarse con solo dos GPU, haciéndolo altamente accesible. Con un rendimiento ultrarrápido de hasta 156 tokens por segundo (aproximadamente 1.75× más rápido que GPT-4o),Command R+ ofrece eficiencia excepcional sin comprometer precisión o profundidad.
| Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | Command A | |
|---|---|---|
Proveedor | ||
Sitio Web | ||
Fecha de Lanzamiento | Oct 15, 2023 1 año ago | Mar 14, 2025 1 mes ago |
Modalidades | texto | texto |
Proveedores de API | OpenRouter | Cohere, Hugging Face, Major cloud providers |
Fecha de Corte de Conocimiento | - | - |
Código Abierto | Sí | Sí |
Costo de Entrada | $0.35 por millón de tokens | $2.50 por millón de tokens |
Costo de Salida | $0.40 por millón de tokens | $10.00 por millón de tokens |
MMLU | 85% 5-shot Fuente | 85.5% Fuente |
MMLU Pro | No disponible | No disponible |
MMMU | No disponible | No disponible |
HellaSwag | No disponible | No disponible |
HumanEval | 75% Fuente | No disponible |
MATH | 71% Fuente | 80% Fuente |
GPQA | No disponible | 50.8% Fuente |
IFEval | No disponible | 90.9% Fuente |
Aplicación Móvil | - | - |
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