Llama 3.1 Nemotron 70B от NVIDIA — это мощная языковая модель, оптимизированная для предоставления точных и информативных ответов. Построенная на архитектуре Llama 3.1 70B и улучшенная с помощью обучения с подкреплением на основе обратной связи от людей (RLHF),она достигает высочайших результатов в тестах на автоматическое выравнивание. Разработанная для приложений, требующих высокой точности в генерации ответов и полезности, эта модель идеально подходит для широкого спектра пользовательских запросов в различных областях.
Веб-сайт Страница модели ИИ | |
Провайдер Организация, предоставляющая данную модель. | |
Чат Введите сообщение, чтобы начать общение | - |
Дата выпуска Когда модель была впервые выпущена. | 2 года назад Окт 15, 2023 |
Модальности Типы данных, которые может обрабатывать модель | текст |
Поставщики API Провайдеры, предлагающие данную модель. (Этот список не является исчерпывающим.) | OpenRouter |
Дата актуальности знаний Когда в последний раз обновлялись знания модели. | - |
Открытый исходный код Доступен ли исходный код модели для публичного использования. | Да |
Стоимость ввода Стоимость обработки токенов в вашем запросе | $0.35 за миллион токенов |
Стоимость вывода Стоимость токенов, сгенерированных моделью | $0.40 за миллион токенов |
MMLU Massive Multitask Language Understanding – Тестирование знаний по 57 предметам, включая математику, историю, право и другие | 85% 5-shot Источник |
MMLU-Pro Улучшенный бенчмарк MMLU с более сложными вопросами, ориентированными на рассуждение, увеличенным числом вариантов ответов и сниженной чувствительностью к подсказкам | Недоступно |
MMMU Massive Multitask Multimodal Understanding – Тестирование понимания текста, изображений, аудио и видео | Недоступно |
HellaSwag Сложный бенчмарк для завершения предложений | Недоступно |
HumanEval Оценивает возможности генерации кода и решения задач | 75% Источник |
MATH Тестирование математических навыков на разных уровнях сложности | 71% Источник |
GPQA Тестирование знаний на уровне PhD в области химии, биологии и физики с помощью вопросов множественного выбора, требующих глубоких экспертных знаний | Недоступно |
IFEval Оценивает способность модели точно следовать явным инструкциям по форматированию, генерировать соответствующие выходные данные и поддерживать последовательность инструкций в разных задачах | Недоступно |
SimpleQA Оценка точности простых вопросов | - |
AIME 2024 | - |
AIME 2025 | - |
Aider Polyglot Многоязычный программный бенчмарк. | - |
LiveCodeBench v5 Бенчмарк для программирования в реальном времени | - |
Global MMLU (Lite) Упрощенная версия бенчмарка для оценки универсальности моделей на глобальном уровне. | - |
MathVista Оценивает способности математического мышления моделей ИИ в визуальных контекстах | - |
Мобильное приложение | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. Чат-боты для мобильных приложений, Sketch
Copyright © 2026 All Right Reserved.