Le Llama 3.1 Nemotron 70B de NVIDIA est un modèle linguistique puissant optimisé pour fournir des réponses précises et informatives. Basé sur l'architecture Llama 3.1 70B et amélioré par l'apprentissage par renforcement à partir de retours humains (RLHF),il atteint des performances de pointe dans les benchmarks d'alignement automatique. Conçu pour des applications nécessitant une grande précision dans la génération de réponses et leur utilité, ce modèle est bien adapté à une large gamme de requêtes utilisateurs dans plusieurs domaines.
Command R+ est le modèle génératif d'IA de pointe de Cohere, conçu pour des performances professionnelles où la vitesse, la sécurité et la qualité des résultats sont cruciales. Optimisé pour fonctionner efficacement avec une infrastructure minimale, il surpasse les meilleurs modèles comme GPT-4o et DeepSeek-V3 en capacités et rentabilité. Avec une fenêtre contextuelle étendue de 256K tokens (le double de la plupart des modèles leaders),il excelle dans les tâches multilingues complexes et basées sur des agents, essentielles aux opérations commerciales modernes. Malgré sa puissance, il peut être déployé sur seulement deux GPU, le rendant très accessible. Avec un débit fulgurant allant jusqu'à 156 tokens par seconde (environ 1,75× plus rapide que GPT-4o),Command R+ offre une efficacité exceptionnelle sans compromis sur la précision ou la profondeur.
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | Command A | |
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Fournisseur | ||
Site web | ||
Date de sortie | Oct 15, 2023 1 an ago | Mar 14, 2025 1 mois ago |
Modalités | texte | texte |
Fournisseurs d’API | OpenRouter | Cohere, Hugging Face, Major cloud providers |
Date de mise à jour des connaissances | - | - |
Open Source | Oui | Oui |
Tarification d’entrée | $0.35 par million de tokens | $2.50 par million de tokens |
Tarification de sortie | $0.40 par million de tokens | $10.00 par million de tokens |
MMLU | 85% 5-shot Source | 85.5% Source |
MMLU Pro | Non disponible | Non disponible |
MMMU | Non disponible | Non disponible |
HellaSwag | Non disponible | Non disponible |
HumanEval | 75% Source | Non disponible |
MATH | 71% Source | 80% Source |
GPQA | Non disponible | 50.8% Source |
IFEval | Non disponible | 90.9% Source |
Application mobile | - | - |
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