Posso eseguire Nemotron 70B localmente?

No. NVIDIA non ha rilasciato i pesi pubblicamente, quindi il modello è disponibile solo tramite API e non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware.

Quanto costa e qual è la lunghezza del contesto?

Il prezzo è di $1,20 per milione di token sia in input che in output, con una finestra di contesto di 131.072 token.

In cosa differisce da Llama 3.1 70B standard?

NVIDIA ha affinato la base Llama 3.1 70B specificamente per migliorare l'utilità e l'allineamento, superando il modello base nei benchmark di esecuzione delle istruzioni al momento del rilascio.

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct

4324°

#llm #nvidia #chat #scrittura #ragionamento #contesto lungo

Funziona su Graydient

Apri DeepInfra

Esegui questo modello

Offerte / Annunci

Easy Creator (Prism) Web

Illimitato · tariffa fissa

Ideale per principianti. Flussi di lavoro potenti, curva di apprendimento bassa.

PirateDiffusion Telegram

Illimitato · tariffa fissa

Crea video, immagini, personaggi chat personalizzati e altro.

Pro studio (SpyGlass) Web

Illimitato · tariffa fissa

Sfoglia modelli, rendi e affina da qualsiasi browser o telefono.

Discord bot (Vector)

Illimitato · tariffa fissa

Aggiungi Vector al tuo server o unisciti al Discord di Vector. Crea qualsiasi cosa!

Unified Editor Web

Illimitato · tariffa fissa

Editor per immagini e video: rendi, modifica, migliora e altro tutto in una pagina.

App locali Locale

Richiede configurazione

Installa programmi locali se il tuo computer ha l’hardware adatto.

ModelDuel Web

Paga per uso

Genera lo stesso prompt su fino a 50 modelli checkpoint/base contemporaneamente.

Noleggia una GPU nel cloud

Graydient Cloud GPU

Illimitato · tariffa fissa

Tariffa fissa, uso illimitato. Questo modello si installa con un clic.

RunPod Cloud GPU

Addebitato al minuto

Noleggia una GPU al minuto e configura il modello da solo.

Guide per questo modello

Pesi aperti vs open source vs solo API: cosa puoi davvero fare

Le 10 alternative a ChatGPT più economiche nel 2026: modelli locali gratuiti, piani gratuiti e tariffe fisse

Cos'è un file GGUF? Modelli quantizzati spiegati (Q4, Q8, fp8, NF4)

Tutte le guide

nvidia | contesto da 131.072 token | $1.20/M input, $1.20/M output. Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct è un grande modello linguistico personalizzato da NVIDIA per migliorare l'utilità delle risposte generate da LLM alle domande degli utenti. Questo modello raggiunge Arena Hard di 85.0, AlpacaEval 2 LC di 57.6 e GPT-4-Turbo MT-Bench di 8.98, noti per essere predittivi dell'Elo di LMSys Chatbot Arena. Al 16 ottobre 2024, questo modello è #1 in tutti e tre i benchmark automatici di allineamento (vedi scheda verificata per AlpacaEval 2 LC), superando modelli di punta come GPT-4o e Claude 3.5 Sonnet.

Note del capitano

Scritto da Captain, l'editor di casa

Note del 2026-10-13

Llama 3.1 Nemotron 70B è la versione di Llama 3.1 70B di Meta affinata da NVIDIA specificamente per rendere le risposte più utili e meglio allineate a ciò che gli utenti desiderano realmente. Al momento del rilascio ha superato tutti e tre i principali benchmark automatici di allineamento, superando GPT-4o e Claude 3.5 Sonnet in queste misurazioni. È adatto a chiunque abbia bisogno di un modello capace e che segua istruzioni tramite API con un costo prevedibile per token.

Conosciuto per

Ha dominato i benchmark di allineamento Arena Hard, AlpacaEval 2 LC e MT-Bench al momento del rilascio
Ottimizzazione dell'allineamento da parte di NVIDIA focalizzata sull'utilità delle risposte più che sulla pura capacità
Finestra di contesto da 128K token che gestisce documenti lunghi e conversazioni estese
Forte capacità di seguire istruzioni derivata dalla base Llama 3.1 70B

Attenzione a

I pesi non sono pubblici; si usa solo tramite API, nessuna possibilità di deployment locale.
A $1,20 per milione di token in entrata e uscita, i costi possono aumentare con carichi di lavoro elevati.
Il vantaggio nei benchmark è stato misurato in una data specifica; il panorama è cambiato da allora.

Ideale per

Prompt da provare

Riscrivi per chiarezza

Ecco un paragrafo tratto da un documento di policy interna. Riscrivilo in modo che un nuovo dipendente senza background legale possa capirlo al primo colpo. Mantieni intatti tutti gli obblighi ma elimina il gergo e la voce passiva. Paragrafo: 'Tutto il personale è tenuto a garantire il rispetto dei programmi di conservazione dei dati applicabili in conformità ai quadri normativi giurisdizionali aggiornati periodicamente.'

Pianifica una conversazione difficile

Devo comunicare a un collaboratore freelance di lunga data che stiamo terminando il rapporto perché la qualità del suo lavoro è diminuita, non per motivi di budget. Probabilmente lo prenderà sul personale. Dammi un piano strutturato per la conversazione: cosa dire per primo, come gestire le obiezioni e come chiudere con rispetto.

Metti alla prova un argomento

Sto per fare un argomento e voglio che tu formuli la più forte possibile obiezione (steelman), poi dimmi onestamente se l'obiezione o l'argomento originale è più persuasivo e perché. Il mio argomento: il lavoro da remoto riduce permanentemente la crescita professionale dei dipendenti junior perché scompaiono il mentoring informale e l'apprendimento osmotico.

Confronta con

GPT-6 Luna
Modello solo API
Contesto di 1,050,000 token · Input $0.10/M, output $0.50/M
Claude Sonnet 5.5
Modello solo API
Contesto di 1,000,000 token · Input $2.00/M, output $10.00/M
Grok 4.7
Modello solo API
Contesto di 500,000 token · Input $2.00/M, output $6.00/M
Claude Sonnet 4.6
Modello solo API
Contesto di 1,000,000 token · Input $3.00/M, output $15.00/M

Altri modelli di testo da nvidia

Domande frequenti

Posso eseguire Nemotron 70B localmente?: No. NVIDIA non ha rilasciato i pesi pubblicamente, quindi il modello è disponibile solo tramite API e non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware.
Quanto costa e qual è la lunghezza del contesto?: Il prezzo è di $1,20 per milione di token sia in input che in output, con una finestra di contesto di 131.072 token.
In cosa differisce da Llama 3.1 70B standard?: NVIDIA ha affinato la base Llama 3.1 70B specificamente per migliorare l'utilità e l'allineamento, superando il modello base nei benchmark di esecuzione delle istruzioni al momento del rilascio.

Verdetto del capitano
Un 70B ben ottimizzato che ha superato la sua categoria nei benchmark di allineamento al lancio — solido per lavori intensi di istruzioni, se si accetta l’accesso solo via API.

Il capitano scrive queste note dalla descrizione e dalla scheda modello. Prezzi e dimensioni del contesto sono quelli del provider al momento della scrittura e possono cambiare.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Come si calcola questo punteggio

Questo modello non ha ancora dati di popolarità da nessuna fonte, quindi ha un numero provvisorio sotto 7,000° che mantiene le liste complete. Non supera mai un modello con dati. La suddivisione appare qui appena una fonte la segnala.

Glossario: i termini usati qui

Punteggio heat: Un numero che indica quanto un modello è usato e desiderato ora, da 0° a 9.999°. Ogni lista su questo sito che dice più caldo è ordinata per questo e nient’altro.
Soglia minima: I 7.000° da cui parte ogni modello con dati reali. La scala va da 0° a 9.999°; la parte sotto la soglia è riservata ai sostituti (modelli senza dati), così un modello con dati è sempre sopra uno senza. La soglia è uguale per tutti e non decide nulla; i gradi sopra sono la misura.
Equivalenti di download: Tutto ciò che il punteggio considera come un download, sommato: i download stessi, ogni seeder torrent come 1.000, ogni immagine AI Horde e ogni esecuzione su un sito di generazione come uno.
Scala logaritmica: Conta a decine, non a unità: passare da 1.000 a 10.000 download aggiunge gli stessi gradi che passare da 10.000 a 100.000. Evita che i giganti schiaccino tutto il resto.
Like: Pollici in su e like da ogni fonte, valgono metà di un download sulla scala logaritmica.
Tasso di adozione: Quanti download al giorno riceve un modello ora, dalla differenza tra due rilevazioni di una fonte. Un quarto del peso del termine download.
Misurato e stimato: Misurato significa che ci sono due letture di una fonte e la differenza è reale. Stimato significa che si conosce solo il totale di oggi e il passato è distribuito sulla vita del modello; il sito indica quale viene mostrato.
Seeder: Qualcuno che mantiene una copia dei pesi online per farli scaricare agli altri tramite torrent, o uno specchio ospitato che fa lo stesso. Ognuno conta come 1.000 download.
AI Horde: Una rete di volontari che genera immagini gratis su computer donati. Il numero di immagini create con un modello è pubblico, e ognuna conta come un download.
Siti di generazione: Siti che ospitano copie di un modello e permettono di generare con esso, come PixAI, SeaArt e Yodayo. I loro download contano come quelli di Civitai e ogni generazione come un download.
Token OpenRouter: Un modello di testo servito tramite API, come Claude o GPT, non ha pesi da scaricare, quindi il suo utilizzo si misura in token: i pezzi di testo letti e scritti tramite OpenRouter, un gateway usato da molte app, negli ultimi 30 giorni. Ogni 10,000,000 token conta come un download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modello completo (checkpoint): I pesi stessi, il file che genera da solo. Riceve un bonus perché da esso dipendono gli add-on.
LoRA e embedding: Piccoli file add-on che indirizzano i pesi di qualcun altro verso uno stile, un personaggio o un concetto. Non possono funzionare da soli.
Famiglia e pesi: La base su cui è costruito un modello, come SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Ogni modello eredita la data di rilascio dei pesi della sua famiglia.
Età: Gradi tolti in base a quanto tempo fa sono usciti i pesi della famiglia: 150° all'anno, fino a 750°. Mantiene i vecchi download che hanno avuto anni per accumularsi congelando la cima della lista.
Boost famiglia: Una piccola spinta limitata per le LoRA di una famiglia che questo sito sta promuovendo ora, sempre elencata nel dettaglio.
Punteggio stand-in: Un numero stabile sotto il minimo dato a un modello su cui nessuna fonte ha ancora dati, così le liste restano complete. Non supera mai un modello con dati.
Novità! (periodo di grazia): Un modello più giovane di 7 giorni mostra Novità! invece di un punteggio e non ha posizione nelle classifiche. Il suo punteggio è calcolato dal primo giorno, ma un modello di un giorno cresce più velocemente di qualsiasi altro, quindi senza l'attesa il #1 della settimana sarebbe sempre quello uscito ieri invece di quello che ha resistito per una settimana.
Tendenza: Come la crescita di un modello in un periodo si confronta con la crescita tipica di un modello nello stesso periodo. Più veloce del tipico si legge come aumento, più lento come calo.
Modello tipico: Il centro del catalogo: metà dei modelli con un valore è cresciuta più velocemente nel periodo, metà più lentamente.

Come installare

Come Installare Ollama e Usare un'IA Locale (Windows, Mac, Linux)

11 Ott 2026

Apri DeepInfra

Modelli simili

Voxtral Small 24B 2507

TEXT / LLM

Gemini 3 Flash Preview

Modelli di IA per generare immagini, video e testo

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct è un modello di testo per la famiglia Text / LLM presente su ModelTrends.ai, un catalogo in sola lettura di modelli di IA open source per immagini, video e testo. Confrontalo con gli altri modelli Text / LLM, controlla il punteggio di calore per vedere la tendenza e aprilo su PirateDiffusion o BitVector per provarlo.

Altri modelli Text / LLM Altri Testo / LLM Text / LLM llm nvidia chat scrittura ragionamento contesto lungo

Sfoglia per famiglia di modelli

Modelli Text / LLM

434