NVIDIAのLlama 3.1 Nemotron 70Bは、正確で有益な応答を提供するために最適化された強力な言語モデルです。Llama 3.1 70Bアーキテクチャを基盤とし、人間のフィードバックからの強化学習（RLHF）によって強化され、自動アラインメントベンチマークで最高のパフォーマンスを達成しています。応答生成と有用性において高い精度を要求するアプリケーション向けに設計されており、複数のドメインにわたる幅広いユーザークエリに適しています。
| Grok 4 | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | |
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ウェブサイト
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プロバイダー
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チャット
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リリース日
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モダリティ
| テキスト 画像 音声 動画 | テキスト |
APIプロバイダー
| xAI | OpenRouter |
知識のカットオフ日
| - | - |
オープンソース
| いいえ | はい |
入力料金
| $3.00 100万トークンあたり | $0.35 100万トークンあたり |
出力料金
| $15.00 100万トークンあたり | $0.40 100万トークンあたり |
MMLU
| - | 85% 5-shot ソース |
MMLU-Pro
| - | 利用不可 |
MMMU
| - | 利用不可 |
HellaSwag
| - | 利用不可 |
HumanEval
| - | 75% ソース |
MATH
| - | 71% ソース |
GPQA
| 87.5% Science ソース | 利用不可 |
IFEval
| - | 利用不可 |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | 91.7% Competition Math ソース | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| 79% Competitive Coding ソース | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
モバイルアプリケーション | - | |
MathArena | ||
| 平均スコア | 89% | - |
AIME 2025 アメリカ招待数学試験（American Invitational Mathematics Examination）の問題に基づいたテストで、モデルの数学的能力を評価することを目的としています。 | 91% | - |
HMMT February 2025 2025年2月のハーバードMIT数学トーナメントの問題に基づいたテストで、モデルの数学的能力を評価することを目的としています。 | 92% | - |
BRUMO 2025 | 95% | - |
SMT 2025 2025年のスタンフォード数学トーナメントの問題に基づいたテストで、モデルの数学的能力を評価することを目的としています。 | 86% | - |
CMIMC 2025 2025年のカナダ数学オリンピックの問題に基づいたテストで、モデルの数学的能力を評価することを目的としています。 | 83% | - |
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