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。
Command R+はCohereの最先端生成AIモデルで、速度、セキュリティ、出力品質が重要な企業向けに設計されています。最小限のインフラで効率的に動作し、GPT-4oやDeepSeek-V3などのトップモデルを能力とコスト効率の両面で上回ります。256Kトークンの拡張コンテキストウィンドウ（主要モデルの約2倍）を備え、現代のビジネス運用に不可欠な複雑な多言語タスクやエージェントベースのタスクに優れています。高い性能ながらわずか2つのGPUで展開可能で、アクセスしやすくなっています。最大156トークン/秒というGPT-4o比約1.75倍の驚異的なスループットを実現し、精度や深さを損なうことなく卓越した効率性を提供します。
| Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | Command A | |
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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 | テキスト |
APIプロバイダー
| OpenRouter | Cohere, Hugging Face, Major cloud providers |
知識のカットオフ日
| - | - |
オープンソース
| はい | はい |
入力料金
| $0.35 100万トークンあたり | $2.50 100万トークンあたり |
出力料金
| $0.40 100万トークンあたり | $10.00 100万トークンあたり |
MMLU
| 85% 5-shot ソース | 85.5% ソース |
MMLU-Pro
| 利用不可 | 利用不可 |
MMMU
| 利用不可 | 利用不可 |
HellaSwag
| 利用不可 | 利用不可 |
HumanEval
| 75% ソース | 利用不可 |
MATH
| 71% ソース | 80% ソース |
GPQA
| 利用不可 | 50.8% ソース |
IFEval
| 利用不可 | 90.9% ソース |
SimpleQA
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AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
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LiveCodeBench v5
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Global MMLU (Lite)
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MathVista
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モバイルアプリケーション | - | - |
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