Puis-je exécuter Nemotron 70B localement ?

Non. NVIDIA n’a pas publié les poids, donc le modèle est uniquement accessible via API et ne peut pas être téléchargé ni exécuté sur votre propre matériel.

Quel est le coût et quelle est la taille du contexte ?

Le tarif est de 1,20 $ par million de tokens en entrée et en sortie, avec une fenêtre de contexte de 131 072 tokens.

En quoi ce modèle diffère-t-il du Llama 3.1 70B standard ?

NVIDIA a affiné le Llama 3.1 70B de base spécifiquement pour améliorer l’utilité et l’alignement, ce qui lui a permis de dépasser le modèle de base sur les benchmarks de suivi d’instructions au moment de la sortie.

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct

4324°

#llm #nvidia #chat #écriture #raisonnement #contexte long

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nvidia | contexte de 131 072 tokens | 1,20 $/M en entrée, 1,20 $/M en sortie. Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct est un grand modèle de langage personnalisé par NVIDIA pour améliorer l'utilité des réponses générées par les LLM aux requêtes des utilisateurs. Ce modèle atteint Arena Hard de 85,0, AlpacaEval 2 LC de 57,6 et GPT-4-Turbo MT-Bench de 8,98, connus pour prédire l'Elo LMSys Chatbot Arena. Au 16 octobre 2024, ce modèle est #1 sur les trois benchmarks d'alignement automatique (voir l'onglet vérifié pour AlpacaEval 2 LC), devançant des modèles de pointe comme GPT-4o et Claude 3.5 Sonnet.

Notes du capitaine

Écrit par Captain, le rédacteur maison

Notes du 2026-10-13

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct est la version fine-tunée par NVIDIA du Llama 3.1 70B de Meta, spécifiquement conçue pour rendre les réponses plus utiles et mieux alignées avec les attentes réelles des utilisateurs. À sa sortie, il a dominé les trois principaux benchmarks automatiques d’alignement, surpassant GPT-4o et Claude 3.5 Sonnet sur ces critères. Il convient à toute personne ayant besoin d’un modèle capable de suivre des instructions via API à un tarif prévisible par token.

Connu pour

A dominé les benchmarks d’alignement Arena Hard, AlpacaEval 2 LC et MT-Bench à sa sortie
Réglage d’alignement par NVIDIA axé principalement sur l’utilité des réponses plutôt que sur la simple capacité brute
Fenêtre de contexte de 128K tokens gérant les documents longs et les conversations étendues
Forte capacité à suivre les instructions dérivée du modèle de base Llama 3.1 70B

Attention à

Les poids ne sont pas publics ; utilisation uniquement via API, pas de déploiement local.
À 1,20 $ par million de tokens dans les deux sens, les coûts peuvent grimper en cas de forte volumétrie.
L’avance sur les benchmarks a été mesurée à une date précise ; le paysage a évolué depuis.

Idéal pour

Prompts à essayer

Réécrire pour plus de clarté

Voici un paragraphe extrait d’un document de politique interne. Réécris-le pour qu’un nouvel employé sans formation juridique puisse le comprendre du premier coup. Garde toutes les obligations intactes mais supprime le jargon et la voix passive. Paragraphe : « Tous les personnels doivent s’assurer que le respect des calendriers de conservation des données applicables est maintenu conformément aux cadres réglementaires juridictionnels tels qu’amendés périodiquement. »

Préparer une conversation difficile

Je dois annoncer à un contractuel freelance de longue date que nous mettons fin à la collaboration parce que la qualité de son travail a baissé, et non pour des raisons budgétaires. Il risque de le prendre personnellement. Donne-moi un plan structuré pour la conversation : quoi dire en premier, comment gérer les objections, et comment conclure respectueusement.

Tester la solidité d’un argument

Je vais avancer un argument et je veux que tu formules la meilleure objection possible (steelman), puis que tu me dises honnêtement si l’objection ou l’argument initial est la plus convaincante, et pourquoi. Mon argument : le télétravail réduit durablement la progression de carrière des employés juniors car le mentorat informel et l’apprentissage osmotiques disparaissent.

Comparer avec

GPT-6 Luna
Modèle uniquement API
Contexte de 1,050,000 tokens · entrée $0.10/M, sortie $0.50/M
Claude Sonnet 5.5
Modèle uniquement API
Contexte de 1,000,000 tokens · entrée $2.00/M, sortie $10.00/M
Grok 4.7
Modèle uniquement API
Contexte de 500,000 tokens · entrée $2.00/M, sortie $6.00/M
Claude Sonnet 4.6
Modèle uniquement API
Contexte de 1,000,000 tokens · entrée $3.00/M, sortie $15.00/M

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Questions fréquentes

Puis-je exécuter Nemotron 70B localement ?: Non. NVIDIA n’a pas publié les poids, donc le modèle est uniquement accessible via API et ne peut pas être téléchargé ni exécuté sur votre propre matériel.
Quel est le coût et quelle est la taille du contexte ?: Le tarif est de 1,20 $ par million de tokens en entrée et en sortie, avec une fenêtre de contexte de 131 072 tokens.
En quoi ce modèle diffère-t-il du Llama 3.1 70B standard ?: NVIDIA a affiné le Llama 3.1 70B de base spécifiquement pour améliorer l’utilité et l’alignement, ce qui lui a permis de dépasser le modèle de base sur les benchmarks de suivi d’instructions au moment de la sortie.

Verdict du capitaine
Un 70B bien réglé qui a surpassé sa catégorie sur les benchmarks d’alignement à son lancement — solide pour les tâches exigeant beaucoup d’instructions, à condition d’accepter un accès uniquement via API.

Le capitaine écrit ces notes à partir de la description et de la fiche modèle. Les prix et tailles de contexte sont ceux du fournisseur au moment de la rédaction et peuvent changer.

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Updated Oct 22, 2026

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Comment ce score se calcule

Ce modèle n’a pas encore de données de popularité provenant de sources, donc il porte un nombre de remplacement en dessous de 7,000° pour que les listes restent complètes. Il ne sera jamais mieux classé qu’un modèle avec des données. La répartition apparaît ici dès qu’une source la rapporte.

Glossaire : les termes utilisés ici

Score de chaleur: Un seul chiffre pour montrer à quel point un modèle est utilisé et recherché en ce moment, de 0° à 9 999°. Chaque liste sur ce site qui dit « les plus chauds » est triée selon ce score et rien d’autre.
Plancher: Les 7 000° que chaque modèle avec des données réelles commence avec. L’échelle va de 0° à 9 999° ; la partie sous le plancher est réservée aux remplaçants (modèles sans données), pour qu’un modèle avec données soit toujours mieux classé qu’un sans. Le plancher est le même pour tous et ne décide rien ; les degrés au-dessus sont la mesure.
Équivalents de téléchargement: Tout ce que le score considère comme un téléchargement, additionné : les téléchargements eux-mêmes, chaque seeder torrent comme 1 000, chaque image AI Horde et chaque exécution sur un site de génération comme un.
Échelle logarithmique: On compte par dizaines, pas par unités : passer de 1 000 à 10 000 téléchargements ajoute autant de degrés que passer de 10 000 à 100 000. Ça évite que les géants écrasent tout le reste.
Likes: Les pouces levés et likes de toutes sources, valant chacun la moitié d’un téléchargement sur l’échelle logarithmique.
Taux d’adoption: Combien de téléchargements par jour un modèle obtient en ce moment, calculé à partir de la différence entre deux relevés d’une source. Un quart du poids du terme téléchargement.
Mesuré et estimé: Mesuré signifie qu'il existe deux relevés d'une source et que la différence est réelle. Estimé signifie que seul le total d'aujourd'hui est connu et que le passé est réparti sur la durée de vie du modèle ; le site indique lequel est affiché.
Seeder: Quelqu'un qui garde une copie des poids en ligne pour que d'autres puissent les télécharger via un torrent, ou un miroir hébergé qui fait la même chose. Chacun compte comme 1 000 téléchargements.
AI Horde: Un réseau de bénévoles qui génère des images gratuitement sur des ordinateurs donnés. Le nombre d'images créées avec un modèle est public, et chacune compte comme un téléchargement.
Sites de génération: Sites qui hébergent leurs propres copies d'un modèle et permettent aux gens de générer avec, comme PixAI, SeaArt et Yodayo. Leurs téléchargements comptent comme ceux de Civitai et chaque génération compte comme un téléchargement.
Tokens OpenRouter: Un modèle texte servi via une API, comme Claude ou GPT, n'a pas de poids à télécharger, son usage est donc mesuré en tokens : les morceaux de texte lus et écrits via OpenRouter, une passerelle utilisée par de nombreuses applications, sur les 30 derniers jours. Chaque 10,000,000 tokens compte comme un téléchargement. Source : OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modèle complet (checkpoint): Les poids eux-mêmes, le fichier qui génère tout seul. Il reçoit un bonus parce que les add-ons en dépendent.
LoRA et embedding: Petits fichiers add-on qui orientent les poids de quelqu'un d'autre vers un style, un personnage ou un concept. Ils ne peuvent pas fonctionner seuls.
Famille et poids: La base sur laquelle un modèle est construit, comme SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Chaque modèle hérite de la date de sortie des poids de sa famille.
Âge: Degrés retirés selon l'ancienneté des poids de la famille : 150° par an, jusqu'à 750°. Cela garde les anciens téléchargements qui ont eu des années pour s'accumuler en haut de la liste.
Boost de la famille: Une petite poussée limitée pour les LoRA d'une famille que ce site met en avant en ce moment, toujours listée dans la répartition.
Score de remplacement: Un nombre stable en dessous du minimum donné à un modèle dont aucune source ne rapporte encore, pour que les listes restent complètes. Il ne dépasse jamais un modèle avec des données.
Nouveau ! (période de grâce): Un modèle âgé de moins de 7 jours affiche Nouveau ! au lieu d'un score et ne figure pas dans le classement. Son score est calculé dès le premier jour, mais un modèle d'un jour grandit plus vite que tout, donc sans attente le #1 de la semaine serait toujours celui sorti hier plutôt que celui qui tient depuis une semaine.
Tendance: Comment la croissance d'un modèle sur une période se compare à la croissance typique d'un modèle sur la même période. Plus rapide que la moyenne signifie une hausse, plus lente une baisse.
Modèle typique: Le milieu du catalogue : la moitié des modèles avec un chiffre ont grandi plus vite sur la période, l'autre moitié plus lentement.

Comment installer

Comment installer Ollama et faire tourner une IA locale (Windows, Mac, Linux)

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