Kann ich Nemotron 70B lokal ausführen?

Nein. NVIDIA hat die Gewichte nicht veröffentlicht, daher ist das Modell nur per API nutzbar und kann nicht lokal betrieben werden.

Was kostet es und wie lang ist der Kontext?

Der Preis liegt bei $1,20 pro Million Tokens für Ein- und Ausgabe, mit einem Kontextfenster von 131.072 Tokens.

Worin unterscheidet es sich vom Standard Llama 3.1 70B?

NVIDIA hat das Basis-Llama 3.1 70B speziell auf Hilfreich- und Alignment-Qualität feinabgestimmt, was es bei Instruktionsbenchmarks zum Zeitpunkt der Veröffentlichung über das Basismodell hob.

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct

4324°

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nvidia | 131.072 Token Kontext | $1,20/M Eingabe, $1,20/M Ausgabe. Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct ist ein von NVIDIA angepasstes Großsprachmodell zur Verbesserung der Hilfsbereitschaft von LLM-generierten Antworten auf Nutzeranfragen. Dieses Modell erreicht Arena Hard von 85,0, AlpacaEval 2 LC von 57,6 und GPT-4-Turbo MT-Bench von 8,98, welche als prädiktiv für LMSys Chatbot Arena Elo gelten. Stand 16. Okt 2024 ist dieses Modell auf allen drei automatischen Alignment-Benchmarks (#1, siehe verifizierter Tab für AlpacaEval 2 LC) führend und übertrifft starke Frontier-Modelle wie GPT-4o und Claude 3.5 Sonnet.

Captain's Notizen

Geschrieben von Captain, dem Hausredakteur

Notizen vom 2026-10-13

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct ist Metas Llama 3.1 70B, feinabgestimmt von NVIDIA, um Antworten hilfreicher und besser auf Nutzerwünsche auszurichten. Bei Veröffentlichung führte es alle drei großen automatischen Alignment-Benchmarks an und übertraf GPT-4o und Claude 3.5 Sonnet in diesen Tests. Es eignet sich für alle, die ein leistungsfähiges, instruktionsfolgendes Modell per API zu einem vorhersehbaren Tokenpreis benötigen.

Bekannt für

Führend bei Arena Hard, AlpacaEval 2 LC und MT-Bench Alignment-Benchmarks bei Veröffentlichung
NVIDIA-Alignment-Tuning mit Fokus auf Antworthilfreichkeit statt roher Leistungsfähigkeit
128K Token Kontextfenster für lange Dokumente und ausgedehnte Gespräche
Starke Instruktionsbefolgung basierend auf Llama 3.1 70B Basis

Achte auf

Gewichte sind nicht öffentlich; Nutzung nur über API, keine lokale Bereitstellung.
Mit $1,20 pro Million Tokens pro Richtung können die Kosten bei hohem Volumen steigen.
Der Benchmark-Vorsprung wurde zu einem bestimmten Zeitpunkt gemessen; die Landschaft hat sich seitdem verändert.

Am besten für

Prompts zum Ausprobieren

Für Klarheit umschreiben

Hier ist ein Absatz aus einem internen Richtliniendokument. Schreibe ihn so um, dass ein neuer Mitarbeiter ohne juristischen Hintergrund ihn beim ersten Lesen versteht. Erhalte alle Verpflichtungen, aber kürze Fachjargon und Passiv.

Schwieriges Gespräch planen

Ich muss einem langjährigen freiberuflichen Auftragnehmer mitteilen, dass wir die Zusammenarbeit beenden, weil seine Arbeitsqualität nachgelassen hat, nicht wegen Budget. Er wird es wahrscheinlich persönlich nehmen. Gib mir einen strukturierten Gesprächsplan: Was zuerst sagen, wie mit Einwänden umgehen, wie respektvoll abschließen.

Argument auf die Probe stellen

Ich werde ein Argument vorbringen und möchte, dass du die stärkste mögliche Gegenposition formulierst (steelman), dann ehrlich sagst, ob die Gegenposition oder das Originalargument überzeugender ist und warum. Mein Argument: Remote-Arbeit verringert dauerhaft das Karrierewachstum von Junior-Mitarbeitern, weil informelles Mentoring und osmotisches Lernen wegfallen.

Vergleichen mit

GPT-6 Luna
Nur API-Modell
1,050,000 Token Kontext · $0.10/M Eingabe, $0.50/M Ausgabe
Claude Sonnet 5.5
Nur API-Modell
1,000,000 Token Kontext · $2.00/M Eingabe, $10.00/M Ausgabe
Grok 4.7
Nur API-Modell
500,000 Token Kontext · $2.00/M Eingabe, $6.00/M Ausgabe
Claude Sonnet 4.6
Nur API-Modell
1,000,000 Token Kontext · $3.00/M Eingabe, $15.00/M Ausgabe

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Häufig gestellte Fragen

Kann ich Nemotron 70B lokal ausführen?: Nein. NVIDIA hat die Gewichte nicht veröffentlicht, daher ist das Modell nur per API nutzbar und kann nicht lokal betrieben werden.
Was kostet es und wie lang ist der Kontext?: Der Preis liegt bei $1,20 pro Million Tokens für Ein- und Ausgabe, mit einem Kontextfenster von 131.072 Tokens.
Worin unterscheidet es sich vom Standard Llama 3.1 70B?: NVIDIA hat das Basis-Llama 3.1 70B speziell auf Hilfreich- und Alignment-Qualität feinabgestimmt, was es bei Instruktionsbenchmarks zum Zeitpunkt der Veröffentlichung über das Basismodell hob.

Captain's Urteil
Ein gut abgestimmtes 70B-Modell, das bei Alignment-Benchmarks zum Start über sich hinauswuchs – solide für instruktionsintensive Aufgaben, wenn Sie API-only akzeptieren können.

Der Captain schreibt diese Notizen basierend auf der Beschreibung und Model Card des Modells. Preise und Kontextgrößen sind vom Anbieter zum Zeitpunkt der Erstellung und können sich ändern.

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Updated Oct 22, 2026

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Wie sich dieser Wert zusammensetzt

Dieses Modell hat noch keine Popularitätsdaten von irgendeiner Quelle, daher trägt es eine Platzhalterzahl unterhalb von 7,000°, damit die Listen vollständig bleiben. Es rangiert niemals über einem Modell mit Daten. Die Aufschlüsselung erscheint hier, sobald eine Quelle sie meldet.

Glossar: die hier verwendeten Begriffe

Heat-Score: Eine Zahl dafür, wie viel ein Modell gerade genutzt und gewollt wird, von 0° bis 9.999°. Jede Liste auf dieser Seite, die „heißeste“ sagt, ist danach sortiert und nach nichts anderem.
Grundwert: Die 7.000°, mit denen jedes Modell mit echten Daten startet. Die Skala reicht von 0° bis 9.999°; der Bereich unter dem Grundwert ist für Platzhalter reserviert (Modelle ohne Daten), damit ein Modell mit Daten immer über einem ohne steht. Der Grundwert ist für alle gleich und entscheidet nichts; die Grade darüber sind die Messung.
Download-Äquivalente: Alles, was der Score als Download zählt, zusammengefasst: Downloads selbst, jeder Torrent-Seeder als 1.000, jedes AI Horde-Bild und jeder Lauf auf einer Generierungsseite als eins.
Logarithmische Skala: Gezählt in Zehnerschritten, nicht einzeln: Der Sprung von 1.000 auf 10.000 Downloads bringt genauso viele Grade wie von 10.000 auf 100.000. So verdrängen Riesen nicht alles andere.
Likes: Daumen hoch und Likes von allen Quellen, jeweils halb so viel wert wie ein Download auf der Log-Skala.
Verbreitungsrate: Wie viele Downloads ein Modell gerade pro Tag bekommt, aus dem Unterschied zwischen zwei Messungen einer Quelle. Ein Viertel der Gewichtung des Download-Begriffs.
Gemessen und geschätzt: Gemessen bedeutet, dass es zwei Messwerte einer Quelle gibt und der Unterschied echt ist. Geschätzt heißt, es ist nur die heutige Gesamtsumme bekannt und die Vergangenheit wird über die Lebensdauer des Modells verteilt; die Seite sagt, welche Variante angezeigt wird.
Seeder: Jemand, der eine Kopie der Gewichte online hält, damit andere sie über einen Torrent herunterladen können, oder ein gehosteter Spiegel, der dasselbe macht. Jeder davon zählt als 1.000 Downloads.
AI Horde: Ein Freiwilligennetzwerk, das kostenlos Bilder auf gespendeten Computern generiert. Die Anzahl der Bilder, die es mit einem Modell erstellt hat, ist öffentlich und jedes zählt als ein Download.
Generierungsseiten: Seiten, die eigene Kopien eines Modells hosten und Leute damit generieren lassen, wie PixAI, SeaArt und Yodayo. Ihre Downloads zählen wie bei Civitai und jeder Generierungslauf als ein Download.
OpenRouter Tokens: Ein Textmodell, das über eine API bereitgestellt wird, wie Claude oder GPT, hat keine Gewichte zum Herunterladen, daher wird seine Nutzung in Tokens gemessen: die Textstücke, die es über OpenRouter gelesen und geschrieben hat, einem Gateway, das viele Apps nutzen, in den letzten 30 Tagen. Je 10,000,000 Tokens zählen als ein Download. Quelle: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Vollständiges Modell (Checkpoint): Die Gewichte selbst, die Datei, die eigenständig generiert. Sie bekommt einen Bonus, weil Add-ons davon abhängen.
LoRA und Embedding: Kleine Zusatzdateien, die die Gewichte von jemand anderem in Richtung eines Stils, Charakters oder Konzepts lenken. Sie können nicht alleine laufen.
Familie und Gewichte: Die Basis, auf der ein Modell aufgebaut ist, wie SD 1.5, SDXL, Flux oder Wan. Jedes Modell erbt das Veröffentlichungsdatum der Gewichte seiner Familie.
Alter: Abzüge je nachdem, wie lange die Gewichte der Familie schon draußen sind: 150° pro Jahr, bis zu 750°. Alte Downloads, die Jahre zum Ansammeln hatten, bleiben oben in der Liste eingefroren.
Familien-Boost: Ein kleiner, begrenzter Schub für LoRAs einer Familie, die diese Seite gerade vorantreibt, immer in der Aufschlüsselung aufgeführt.
Stand-in-Wert: Eine stabile Zahl unter der Mindestgrenze, die einem Modell gegeben wird, über das noch keine Quelle berichtet hat, damit die Listen vollständig bleiben. Sie rangiert nie über einem Modell mit Daten.
Neu! (Schonfrist): Ein Modell, das weniger als 7 Tage alt ist, zeigt Neu! statt einer Punktzahl und nimmt keinen Platz in den Rankings ein. Seine Punktzahl wird ab dem ersten Tag berechnet, aber ein Modell, das einen Tag alt ist, wächst schneller als alles andere, daher wäre ohne die Wartezeit das #1 Modell der Woche immer das, das gestern herauskam, statt das, das sich eine Woche gehalten hat.
Trend: Wie das Wachstum eines Modells über einen Zeitraum im Vergleich zum typischen Wachstum eines Modells im gleichen Zeitraum ist. Schneller als üblich bedeutet Anstieg, langsamer bedeutet Rückgang.
Typisches Modell: Die Mitte des Katalogs: Die Hälfte der Modelle mit einer Zahl wuchs schneller im Zeitraum, die andere Hälfte langsamer.

Wie man installiert

Wie man Ollama installiert und eine lokale KI betreibt (Windows, Mac, Linux)

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Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct ist ein Textmodell für die Familie Text / LLM und wird auf ModelTrends.ai gelistet, einem reinen Lesekatalog für Open-Source-KI-Modelle für Bild, Video und Text. Vergleiche es mit anderen Text / LLM-Modellen, prüfe den Hitzewert, um den Trend zu sehen, und öffne es auf PirateDiffusion oder BitVector, um es auszuprobieren.

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