Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct
4324°
<llama33-nemo-70b>
ModelTrendsのタグに対応したアプリでは、このコードをプロンプトにコピーするだけでモデルを実行・インストールでき、設定は不要です。Prism（下記）など対応アプリのアイコンを探してください。
このモデルを実行
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初心者に最適。強力なワークフローで学習も簡単。
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このモデルのガイド
オープンウェイト、オープンソース、API専用：実際に何ができるのか
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GGUFファイルとは？量子化モデルの解説（Q4、Q8、fp8、NF4）
nvidia | 131,072 トークンコンテキスト | 入力 $1.20/M、出力 $1.20/M。Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct は NVIDIA によってカスタマイズされた大型言語モデルで、ユーザーの問い合わせに対するLLM生成応答の有用性を向上させています。このモデルは Arena Hard で85.0、AlpacaEval 2 LCで57.6、GPT-4-Turbo MT-Benchで8.98を達成し、LMSys Chatbot Arena Eloの予測指標として知られています。2024年10月16日時点で、GPT-4oやClaude 3.5 Sonnetなどの強力な最先端モデルを抑え、3つの自動アライメントベンチマークで1位を獲得しています（AlpacaEval 2 LCの検証タブ参照）。
キャプテンのメモ
2026-10-13のメモ
Llama 3.1 Nemotron 70B Instructは、MetaのLlama 3.1 70BをNVIDIAが特別にファインチューニングし、ユーザーが実際に求めるものにより役立ち、より良く整合した応答を生成するようにしたモデルです。リリース時には、主要な3つの自動整合ベンチマークすべてでトップを獲得し、GPT-4oやClaude 3.5 Sonnetを上回りました。API経由で安定したトークン単価で使える、指示に従う能力の高いモデルを求める方に適しています。
得意分野
- リリース時にArena Hard、AlpacaEval 2 LC、MT-Benchの整合ベンチマークでトップを獲得
- NVIDIAによる応答の有用性に特化した整合チューニング
- 128Kトークンのコンテキストウィンドウで長文や長時間の会話に対応
- Llama 3.1 70Bベースから派生した強力な指示従順性
注意点
- 重みは公開されておらず、API経由のみでの利用でローカル展開は不可
- 片道100万トークンあたり1.20ドルと高頻度利用ではコストがかさむ可能性あり
- ベンチマークの優位性は特定日時点のもので、その後の状況変化に注意
試してみるプロンプト
明確化のための書き換え
こちらは社内ポリシー文書の一段落です。法務の知識がない新入社員が一読で理解できるように書き換えてください。義務はすべて保持しつつ、専門用語や受動態は削減してください。段落：『全従業員は、適用されるデータ保持スケジュールが管轄の規制枠組みに従って随時改訂されることを確実に遵守することが求められます。』
難しい会話の計画
長年のフリーランス契約者に対し、予算ではなく作業品質の低下を理由に契約終了を伝える必要があります。相手は個人的に受け取る可能性が高いです。会話の構成案をください：最初に何を言うか、反論への対応方法、敬意を持って締めくくる方法。
議論のストレステスト
私の議論に対して最も強力な反論を構築し、その後、反論と元の議論のどちらが説得力があるか正直に教えてください。その理由も述べてください。私の議論：リモートワークは非公式のメンタリングや浸透的学習が消えるため、ジュニア社員のキャリア成長を恒久的に阻害する。
比較する
- GPT-6 LunaAPI専用モデル1,050,000トークンのコンテキスト · $0.10/M 入力、$0.50/M 出力
- Claude Sonnet 5.5API専用モデル1,000,000トークンのコンテキスト · $2.00/M 入力、$10.00/M 出力
- Grok 4.7API専用モデル500,000トークンのコンテキスト · $2.00/M 入力、$6.00/M 出力
- Claude Sonnet 4.6API専用モデル1,000,000トークンのコンテキスト · $3.00/M 入力、$15.00/M 出力
nvidiaの他のテキストモデル
よくある質問
- Nemotron 70Bをローカルで実行できますか？
- いいえ。NVIDIAは重みを公開していないため、このモデルはAPI専用で、ダウンロードやローカル実行はできません。
- 料金はいくらでコンテキストはどれくらいですか？
- 入力・出力ともに100万トークンあたり1.20ドルで、131,072トークンのコンテキストウィンドウがあります。
- 標準のLlama 3.1 70Bと何が違いますか？
- NVIDIAがLlama 3.1 70Bベースを有用性と整合性に特化してファインチューニングしており、リリース時の指示従順ベンチマークでベースモデルを上回りました。
キャプテンの評価リリース時に整合ベンチマークで期待以上の成果を出した、よく調整された70Bモデルです。API専用アクセスを受け入れられるなら、指示重視の作業に堅実に使えます。
キャプテンはモデルの説明とモデルカードからこれらのメモを書いています。価格やコンテキストサイズは執筆時点の提供元のもので、変更されることがあります。
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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このスコアの計算方法
このモデルはまだどのソースからも人気データがないため、リストを完全に保つために7,000°未満の仮の数値が割り当てられています。データのあるモデルより上位には決してなりません。内訳はソースが報告次第ここに表示されます。
用語集：ここで使われている用語
- ヒートスコア
- モデルが今どれだけ使われていて求められているかを示す1つの数字。0°から9,999°まで。ここで「最も熱い」と言われるすべてのリストはこれで並べられています。
- フロア
- 実データのあるすべてのモデルが7,000°からスタートする基準点。スケールは0°から9,999°までで、フロア以下はデータのないモデル用に確保されているので、データのあるモデルは必ず上位になります。フロアは全員共通で順位には影響しません。フロアを超えた度数が実際の評価です。
- ダウンロード相当数
- スコアがダウンロードとして扱うすべてのものを合計：ダウンロードそのもの、各トレントシーダーは1,000、各AI Horde画像と生成サイトでの実行は1としてカウント。
- 対数スケール
- 1ずつではなく10ずつ数えます：1,000から10,000ダウンロードに増えるのは、10,000から100,000に増えるのと同じ度数を加算。巨大なものが他を圧倒しないようにしています。
- いいね
- すべてのソースからのサムズアップといいね。対数スケールでダウンロードの半分の価値があります。
- 普及率
- 2回の計測の差からわかる、今の1日あたりのダウンロード数。ダウンロード項目の4分の1の重みです。
- 測定済みと推定
- 測定済みは、あるソースの2つの読み取り値が存在し、その差が実際のものであることを意味します。推定は、今日の合計だけがわかっていて、過去の値はモデルの寿命にわたって分配されていることを意味します。サイトはどちらを表示しているかを示します。
- シーダー
- トレント経由で他の人がダウンロードできるように重みのコピーをオンラインで保持している人、または同じことをするホストされたミラーのことです。それぞれが1,000ダウンロードとしてカウントされます。
- AI Horde
- 寄付されたコンピューターで無料で画像を生成するボランティアネットワークです。モデルで作成した画像の数は公開されており、それぞれが1ダウンロードとしてカウントされます。
- 生成サイト
- PixAI、SeaArt、Yodayoのように、自分のモデルのコピーをホストして人々が生成できるサイトです。これらのダウンロードはCivitaiのものと同じようにカウントされ、各生成実行が1ダウンロードとして数えられます。
- OpenRouterトークン
- ClaudeやGPTのようなAPI経由で提供されるテキストモデルはダウンロードする重みがなく、その利用はトークン数で測定されます。トークンとはOpenRouterを通じて読み書きされたテキストの断片で、OpenRouterは多くのアプリが利用するゲートウェイです。過去30日間のトークン数を10,000,000トークンごとに1ダウンロードとしてカウントします。出典：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)、CC BY 4.0。
- 完全モデル（チェックポイント）
- 重みそのもので、単独で生成を行うファイルです。アドオンがこれに依存しているためボーナスがつきます。
- LoRAと埋め込み
- 他人の重みを特定のスタイル、キャラクター、コンセプトに向けて調整する小さなアドオンファイルです。単独では動作しません。
- ファミリーと重み
- モデルが基づいているベースで、SD 1.5、SDXL、Flux、Wanなどがあります。すべてのモデルはそのファミリーの重みのリリース日を継承します。
- 年齢
- ファミリーの重みがリリースされてからの経過時間に応じて減点されます：1年で150°、最大750°まで。古いダウンロードはリストの上位を凍結して積み上げられます。
- ファミリーブースト
- このサイトが現在推しているファミリーのLoRAに対する小さく制限された後押しで、常に内訳に表示されます。
- 代替スコア
- まだソースから報告がないモデルに与えられる安定した最低値で、リストが完全なままでいられます。データのあるモデルより上位には決してなりません。
- 新着！(猶予期間)
- 7日未満の新しいモデルはスコアの代わりに「新着！」と表示され、ランキングには入りません。スコアは初日から計算されますが、1日目のモデルは非常に急速に成長するため、猶予期間なしでは常に昨日リリースされたモデルが今週の#1になってしまいます。
- トレンド
- ある期間におけるモデルの成長が、同じ期間の典型的なモデルの成長と比べてどうかを示します。典型より速ければ上昇、遅ければ下降と読みます。
- 典型的なモデル
- カタログの真ん中にあたるモデルで、数値があるモデルの半分はこの期間により速く成長し、半分は遅く成長しています。
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct は Text / LLM ファミリー向けのテキストモデルで、オープンソース AI 画像・動画・テキストモデルの読み取り専用カタログ ModelTrends.ai に掲載されています。他の Text / LLM モデルと比較し、ヒートスコアでトレンドを確認し、PirateDiffusion または BitVector で開いて試すことができます。
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