Pot rula Nemotron 70B local?

Nu. NVIDIA nu a lansat greutățile public, deci modelul este disponibil doar prin API și nu poate fi descărcat sau rulat pe hardware propriu.

Care este costul și cât de lungă este fereastra de context?

Prețul este de 1,20 USD per milion de tokeni pentru input și output, cu o fereastră de context de 131.072 tokeni.

Cum diferă acesta de Llama 3.1 70B standard?

NVIDIA a ajustat fin modelul de bază Llama 3.1 70B special pentru utilitate și aliniere, ceea ce l-a plasat peste modelul de bază la benchmark-urile de urmărire a instrucțiunilor la momentul lansării.

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct

4324°

#llm #nvidia #chat #scris #raționament #context lung

Rulează pe Graydient

Deschide DeepInfra

Rulează modelul

Oferte / Reclame

Easy Creator (Prism) Web

Nelimitat · taxă fixă

Cel mai bun pentru începători. Fluxuri de lucru puternice, curbă de învățare redusă.

PirateDiffusion Telegram

Nelimitat · taxă fixă

Creează videoclipuri, imagini, personaje personalizate pentru chat și altele.

Pro studio (SpyGlass) Web

Nelimitat · taxă fixă

Răsfoiește modele, redă și rafinează de pe orice browser sau telefon.

Discord bot (Vector)

Nelimitat · taxă fixă

Adaugă Vector pe serverul tău sau alătură-te Discord-ului Vector. Creează orice!

Unified Editor Web

Nelimitat · taxă fixă

Editor pentru imagini și video: redă, editează, mărește și altele pe o singură pagină.

Aplicații locale

Necesită configurare

Instalează programe locale dacă ai hardware potrivit pe calculator.

ModelDuel Web

Plătești pe utilizare

Generează același prompt pe până la 50 de modele checkpoint/base simultan.

Închiriază un GPU în cloud

Graydient Cloud GPU

Nelimitat · taxă fixă

Taxă fixă, utilizare nelimitată. Acest model se instalează cu un click.

RunPod Cloud GPU

Taxare pe minut

Închiriază un GPU pe minut și configurează modelul singur.

Ghiduri pentru acest model

Greutăți deschise vs open source vs doar API: ce ai voie să faci cu adevărat

Cele 10 alternative ChatGPT cele mai ieftine în 2026: modele locale gratuite, planuri gratuite și abonamente fixe

Ce este un fișier GGUF? Modele cuantificate explicate (Q4, Q8, fp8, NF4)

Toate ghidurile

nvidia | context de 131.072 tokeni | $1.20/M input, $1.20/M output. Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct este un model mare de limbaj personalizat de NVIDIA pentru a îmbunătăți utilitatea răspunsurilor generate de LLM la întrebările utilizatorilor. Acest model atinge Arena Hard de 85.0, AlpacaEval 2 LC de 57.6 și GPT-4-Turbo MT-Bench de 8.98, cunoscute ca predictive pentru LMSys Chatbot Arena Elo. Din 16 octombrie 2024, acest model este #1 pe toate cele trei benchmark-uri automate de aliniere (verifică fila verificată pentru AlpacaEval 2 LC), depășind modele frontieră puternice precum GPT-4o și Claude 3.5 Sonnet.

Notele căpitanului

Scris de Captain, editorul casei

Note din 2026-10-13

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct este modelul Llama 3.1 70B al Meta, ajustat fin de NVIDIA special pentru a face răspunsurile mai utile și mai bine aliniate cu ceea ce doresc utilizatorii. La lansare, a dominat toate cele trei benchmark-uri majore automate de aliniere, depășind GPT-4o și Claude 3.5 Sonnet la aceste măsurători. Este potrivit pentru oricine are nevoie de un model capabil, care urmează instrucțiuni prin API, la un cost predictibil per token.

Cunoscut pentru

A dominat benchmark-urile Arena Hard, AlpacaEval 2 LC și MT-Bench pentru aliniere la lansare
Ajustarea aliniamentului de către NVIDIA axată clar pe utilitatea răspunsurilor, nu doar pe capacitatea brută
Fereastra de context de 128K tokeni gestionează documente lungi și conversații extinse
Urmare puternică a instrucțiunilor derivată din baza Llama 3.1 70B

Atenție la

Greutățile nu sunt publice; se folosește doar prin API, fără implementare locală.
La 1,20 USD per milion de tokeni pe ambele sensuri, costurile pot crește la volume mari de lucru.
Avansul în benchmark-uri a fost măsurat la o dată specifică; peisajul s-a schimbat de atunci.

Cel mai bun pentru

Sugestii de încercat

Rescrie pentru claritate

Iată un paragraf dintr-un document intern de politici. Rescrie-l astfel încât un angajat nou, fără background juridic, să îl înțeleagă dintr-o singură lectură. Păstrează toate obligațiile intacte, dar elimină jargonul și vocea pasivă. Paragraf: 'Toate persoanele sunt obligate să asigure respectarea programelor aplicabile de păstrare a datelor conform cadrului legislativ jurisdicțional actualizat periodic.'

Planifică o conversație dificilă

Trebuie să îi spun unui colaborator freelancer vechi că încheiem relația pentru că calitatea muncii sale a scăzut, nu din motive de buget. Probabil va lua personal. Dă-mi un plan structurat pentru conversație: ce să spun mai întâi, cum să gestionez opoziția și cum să închei respectuos.

Testează un argument la stres

Voi face un argument și vreau să formulezi cea mai puternică obiecție posibilă (steelman), apoi să-mi spui sincer dacă obiecția sau argumentul original este mai convingător și de ce. Argumentul meu: munca remote reduce permanent creșterea profesională a angajaților juniori deoarece mentoratul informal și învățarea osmotică dispar.

Compară cu

GPT-6 Luna
Model doar API
context de 1,050,000 tokeni · $0.10/M intrare, $0.50/M ieșire
Claude Sonnet 5.5
Model doar API
context de 1,000,000 tokeni · $2.00/M intrare, $10.00/M ieșire
Grok 4.7
Model doar API
context de 500,000 tokeni · $2.00/M intrare, $6.00/M ieșire
Claude Sonnet 4.6
Model doar API
context de 1,000,000 tokeni · $3.00/M intrare, $15.00/M ieșire

Mai multe modele text de la nvidia

Întrebări frecvente

Pot rula Nemotron 70B local?: Nu. NVIDIA nu a lansat greutățile public, deci modelul este disponibil doar prin API și nu poate fi descărcat sau rulat pe hardware propriu.
Care este costul și cât de lungă este fereastra de context?: Prețul este de 1,20 USD per milion de tokeni pentru input și output, cu o fereastră de context de 131.072 tokeni.
Cum diferă acesta de Llama 3.1 70B standard?: NVIDIA a ajustat fin modelul de bază Llama 3.1 70B special pentru utilitate și aliniere, ceea ce l-a plasat peste modelul de bază la benchmark-urile de urmărire a instrucțiunilor la momentul lansării.

Verdictul căpitanului
Un 70B bine ajustat care a depășit categoria sa la benchmark-urile de aliniere la lansare — solid pentru sarcini cu multe instrucțiuni, dacă accepți accesul doar prin API.

Căpitanul scrie aceste note pe baza descrierii modelului și a fișei modelului. Prețurile și dimensiunile contextului sunt cele ale furnizorului la momentul scrierii și pot varia.

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

Cum se adună acest scor

Acest model nu are încă date de popularitate de la nicio sursă, așa că are un număr provizoriu sub 7,000° care menține listele complete. Nu va fi niciodată clasat mai sus decât un model cu date. Descompunerea apare aici imediat ce o sursă o raportează.

Glosar: termenii folosiți aici

Scor de căldură: Un număr care arată cât de mult este folosit și dorit un model acum, de la 0° la 9.999°. Fiecare listă de pe site care spune „cele mai călduroase” este sortată după acest scor și nimic altceva.
Prag: 7.000° este punctul de start pentru orice model cu date reale. Scara merge de la 0° la 9.999°; partea de sub prag este rezervată pentru înlocuitori (modele fără date), ca să fie sigur că un model cu date e mereu mai sus decât unul fără. Pragul e același pentru toți și nu decide nimic; gradele de deasupra lui sunt măsurătoarea.
Echivalente descărcări: Tot ce scorul tratează ca o descărcare, adunat: descărcările în sine, fiecare seeder de torrent ca 1.000, fiecare imagine AI Horde și fiecare rulare pe un site de generare ca una.
Scară logaritmică: Se numără la zeci, nu la unități: trecerea de la 1.000 la 10.000 descărcări adaugă aceleași grade ca trecerea de la 10.000 la 100.000. Astfel, modelele mari nu acoperă tot ce e mic.
Aprecieri: Like-uri și aprecieri de oriunde, fiecare valorează jumătate dintr-o descărcare pe scara logaritmică.
Rata de adoptare: Câte descărcări pe zi primește un model acum, calculat din diferența dintre două citiri ale unei surse. Are un sfert din greutatea termenului de descărcare.
Măsurat și estimat: Măsurat înseamnă că există două citiri ale unei surse și diferența este reală. Estimat înseamnă că se știe doar totalul de azi, iar trecutul este împărțit pe durata vieții modelului; site-ul spune care dintre ele este afișat.
Seeder: Cineva care păstrează o copie a greutăților online pentru ca alții să le descarce prin torrent, sau o oglindă găzduită care face același lucru. Fiecare contează ca 1.000 de descărcări.
AI Horde: O rețea de voluntari care generează imagini gratuit pe calculatoare donate. Numărul de imagini create cu un model este public și fiecare contează ca o descărcare.
Site-uri de generare: Site-uri care găzduiesc propriile copii ale unui model și permit oamenilor să genereze cu el, cum ar fi PixAI, SeaArt și Yodayo. Descărcările lor contează ca cele de pe Civitai, iar fiecare rulare de generare ca o descărcare.
Tokeni OpenRouter: Un model de text servit printr-un API, cum ar fi Claude sau GPT, nu are greutăți de descărcat, deci utilizarea sa se măsoară în tokeni: bucățile de text citite și scrise prin OpenRouter, un gateway folosit de multe aplicații, în ultimele 30 de zile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model complet (checkpoint): Greutățile în sine, fișierul care generează singur. Primește un bonus pentru că depind de el add-on-urile.
LoRA și embedding: Fișiere mici add-on care direcționează greutățile altcuiva spre un stil, un personaj sau un concept. Nu pot rula singure.
Familie și greutăți: Baza pe care este construit un model, cum ar fi SD 1.5, SDXL, Flux sau Wan. Fiecare model moștenește data lansării greutăților familiei sale.
Vârstă: Grade scăzute în funcție de cât timp a trecut de când au apărut greutățile familiei: 150° pe an, până la 750°. Păstrează descărcările vechi care au avut ani să se acumuleze, blocând topul listei.
Boost de familie: Un mic impuls limitat pentru LoRA-urile unei familii pe care site-ul o promovează acum, întotdeauna listat în detaliu.
Scor de rezervă: Un număr stabil sub prag, dat unui model despre care nicio sursă nu raportează încă, ca listele să rămână complete. Nu se clasează niciodată peste un model cu date.
Nou! (perioadă de grație): Un model mai nou de 7 zile afișează Nou! în loc de scor și nu ocupă loc în clasamente. Scorul său este calculat de la prima zi, dar un model de o zi crește mai rapid decât orice altceva, deci fără această așteptare, modelul #1 al săptămânii ar fi întotdeauna cel apărut ieri, nu cel care a rezistat o săptămână.
Tendință: Cum se compară creșterea unui model într-o perioadă cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă. Mai rapid decât tipicul înseamnă creștere, mai lent scădere.
Model tipic: Mijlocul catalogului: jumătate dintre modele cu o cifră au crescut mai repede în perioada respectivă, jumătate mai încet.

Cum să instalezi

Cum să instalezi Ollama și să rulezi un AI local (Windows, Mac, Linux)

Modele similare

Modele AI pentru generare de imagini, video și text

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct este un model de text pentru familia Text / LLM, listat pe ModelTrends.ai, un catalog doar pentru citire al modelelor AI open source pentru imagini, video și text. Compară-l cu alte modele Text / LLM, verifică-i scorul de căldură pentru a vedea cât este de popular și deschide-l pe PirateDiffusion sau BitVector pentru a-l încerca.

Mai multe modele Text / LLM llm nvidia chat scris raționament context lung

Răsfoiește după familia de modele