Kan jag köra Nemotron 70B lokalt?

Nej. NVIDIA har inte släppt vikterna offentligt, så modellen är endast tillgänglig via API och kan inte laddas ner eller köras på egen hårdvara.

Vad kostar det och hur långt är kontexten?

Priset är $1.20 per miljon tokens för både in- och utdata, med ett kontextfönster på 131 072 tokens.

Hur skiljer sig denna från standard Llama 3.1 70B?

NVIDIA finjusterade basmodellen Llama 3.1 70B specifikt för hjälpsamhet och anpassning, vilket gjorde att den presterade bättre än basmodellen på instruktionsefterlevnadsbenchmarkar vid lansering.

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct

4324°

#llm #nvidia #chatt #skrivande #resonemang #lång kontext

Körs på Graydient

Öppna DeepInfra

Kör modellen

Erbjudanden / annonser

Easy Creator (Prism) Webb

Obegränsat · fast avgift

Bäst för nybörjare. Kraftfulla arbetsflöden, låg inlärningströskel.

PirateDiffusion Telegram

Obegränsat · fast avgift

Skapa videor, bilder, anpassade chattpersonligheter med mera.

Pro studio (SpyGlass) Webb

Obegränsat · fast avgift

Bläddra bland modeller, rendera och förbättra från vilken webbläsare eller telefon som helst.

Discord bot (Vector)

Obegränsat · fast avgift

Lägg till Vector till din server eller gå med i Vector Discord. Skapa vad som helst!

Unified Editor Webb

Obegränsat · fast avgift

Redigerare för bilder och video: rendera, redigera, förstora och mer på en sida.

Lokala appar

Kräver installation

Installera lokala program om din dator har tillräcklig prestanda.

ModelDuel Webb

Betala per användning

Generera samma prompt på upp till 50 checkpoint-/basmodeller samtidigt.

Hyra GPU i molnet

Graydient Cloud GPU

Obegränsat · fast avgift

Fast avgift, obegränsad användning. Denna modell installeras med ett klick.

RunPod Cloud GPU

Debiteras per minut

Hyra GPU per minut och installera modellen själv.

Guider för denna modell

Öppna vikter vs öppen källkod vs endast API: vad du faktiskt får göra

De 10 billigaste ChatGPT-alternativen 2026: gratis lokala modeller, gratisnivåer och fastprisplaner

Vad är en GGUF-fil? Förklaringar av kvantiserade modeller (Q4, Q8, fp8, NF4)

Alla guider

nvidia | 131,072 token context | $1.20/M input, $1.20/M output. Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct är en stor språkmodell anpassad av NVIDIA för att förbättra hjälpsamheten i LLM-genererade svar på användarfrågor. Denna modell når Arena Hard på 85,0, AlpacaEval 2 LC på 57,6 och GPT-4-Turbo MT-Bench på 8,98, vilka är kända för att förutsäga LMSys Chatbot Arena Elo. Från och med 16 oktober 2024 är denna modell #1 på alla tre automatiska anpassningsbenchmarks (verifierad flik för AlpacaEval 2 LC), och slår ut starka frontmodeller som GPT-4o och Claude 3.5 Sonnet.

Kaptenens anteckningar

Skrivet av Captain, husets redaktör

Anteckningar från 2026-10-13

Llama 3.1 Nemotron 70B är Metas Llama 3.1 70B finjusterad av NVIDIA specifikt för att göra svaren mer hjälpsamma och bättre anpassade till vad användare faktiskt vill ha. Vid lansering toppade den alla tre stora automatiska anpassningsbenchmarkar och överträffade GPT-4o och Claude 3.5 Sonnet på dessa mått. Den passar alla som behöver en kapabel modell som följer instruktioner via API till en förutsägbar kostnad per token.

Känd för

Toppade Arena Hard, AlpacaEval 2 LC och MT-Bench anpassningsbenchmarkar vid lansering
NVIDIA:s anpassning fokuserad på svarens hjälpsamhet snarare än rå kapacitet
128K tokens kontextfönster hanterar långa dokument och utökade konversationer
Stark instruktionsefterlevnad baserad på Llama 3.1 70B-basmodellen

Se upp för

Vikterna är inte offentliga; du använder den endast via API, ingen lokal installation.
Till en kostnad av $1.20 per miljon tokens enkelriktat kan kostnaderna bli höga vid stor volym.
Benchmark-ledningen mättes vid ett specifikt datum; landskapet har förändrats sedan dess.

Bäst för

Chatt och assistenter

Skrivande

Resonemang

Lång kontext

Promptar att prova

Skriv om för tydlighet

Här är ett stycke från en intern policydokument. Skriv om det så att en nyanställd utan juridisk bakgrund kan förstå det vid första läsningen. Behåll alla skyldigheter intakta men ta bort jargong och passiv form. Stycke: 'All personnel are required to ensure that compliance with applicable data retention schedules is maintained in accordance with jurisdictional regulatory frameworks as periodically amended.'

Planera ett svårt samtal

Jag behöver berätta för en långvarig frilansare att vi avslutar samarbetet eftersom deras arbetskvalitet har försämrats, inte på grund av budget. De kommer sannolikt att ta det personligt. Ge mig en strukturerad plan för samtalet: vad man säger först, hur man hanterar motstånd och hur man avslutar det respektfullt.

Testa ett argument

Jag ska framföra ett argument och vill att du ska formulera den starkaste möjliga invändningen mot det, sedan ärligt säga om invändningen eller det ursprungliga argumentet är mest övertygande och varför. Mitt argument: distansarbete minskar permanent karriärtillväxten för juniora anställda eftersom informell mentorskap och osmotic learning försvinner.

Jämför med

GPT-6 Luna
Endast API-modell
1,050,000 tokens kontext · $0.10/M indata, $0.50/M utdata
Claude Sonnet 5.5
Endast API-modell
1,000,000 tokens kontext · $2.00/M indata, $10.00/M utdata
Grok 4.7
Endast API-modell
500,000 tokens kontext · $2.00/M indata, $6.00/M utdata
Claude Sonnet 4.6
Endast API-modell
1,000,000 tokens kontext · $3.00/M indata, $15.00/M utdata

Fler textmodeller från nvidia

Vanliga frågor

Kan jag köra Nemotron 70B lokalt?: Nej. NVIDIA har inte släppt vikterna offentligt, så modellen är endast tillgänglig via API och kan inte laddas ner eller köras på egen hårdvara.
Vad kostar det och hur långt är kontexten?: Priset är $1.20 per miljon tokens för både in- och utdata, med ett kontextfönster på 131 072 tokens.
Hur skiljer sig denna från standard Llama 3.1 70B?: NVIDIA finjusterade basmodellen Llama 3.1 70B specifikt för hjälpsamhet och anpassning, vilket gjorde att den presterade bättre än basmodellen på instruktionsefterlevnadsbenchmarkar vid lansering.

Kaptens omdöme
En välanpassad 70B som presterade över sin viktklass på anpassningsbenchmarkar vid lansering – stabil för instruktionstunga uppgifter om du kan acceptera API-åtkomst endast.

Kapten skriver dessa anteckningar från modellens egen beskrivning och model card. Priser och kontextstorlekar är från leverantören vid skrivtillfället och kan ändras.

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

Hur denna poäng räknas ihop

Den här modellen har ännu inga popularitetsdata från någon källa, så den har ett tillfälligt nummer under 7,000° som håller listorna kompletta. Den rankas aldrig högre än en modell med data. Uppdelningen visas här så fort en källa rapporterar den.

Ordlista: termerna som används här

Heat-poäng: Ett nummer för hur mycket en modell används och efterfrågas just nu, från 0° till 9 999°. Varje lista på den här sidan som säger hetast sorteras efter den och inget annat.
Golvet: De 7 000° som varje modell med verklig data börjar från. Skalan går från 0° till 9 999°; delen under golvet är reserverad för ersättare (modeller utan data), så att en modell med data alltid rankas över en utan. Golvet är samma för alla och avgör inget; graderna ovanför är själva mätningen.
Nedladdnings-ekvivalenter: Allt som poängen räknar som en nedladdning, summerat: själva nedladdningarna, varje torrent-seeder som 1 000, varje AI Horde-bild och varje körning på en genereringssajt som en.
Logaritmisk skala: Räknar i tiotal, inte i ental: att gå från 1 000 till 10 000 nedladdningar ger lika många grader som att gå från 10 000 till 100 000. Det hindrar jättar från att tränga ut allt annat.
Gillanden: Tummar upp och gillanden från alla källor, värda hälften av en nedladdning på den logaritmiska skalan.
Adoptionshastighet: Hur många nedladdningar per dag en modell får just nu, från skillnaden mellan två mätningar av en källa. En fjärdedels vikt av nedladdningsdelen.
Mätt och uppskattad: Mätt betyder att det finns två mätningar från en källa och skillnaden är verklig. Uppskattad betyder att bara dagens total är känd och det fördelas över modellens livstid; sidan visar vilken det är.
Seeder: Någon som håller en kopia av vikterna online för andra att ladda ner via torrent, eller en hostad spegel som gör samma sak. Varje sådan räknas som 1 000 nedladdningar.
AI Horde: Ett frivilligt nätverk som genererar bilder gratis på donerade datorer. Antalet bilder det har gjort med en modell är offentligt, och varje bild räknas som en nedladdning.
Genereringssajter: Sajter som hostar sina egna kopior av en modell och låter folk generera med den, som PixAI, SeaArt och Yodayo. Deras nedladdningar räknas som Civitaís och varje genereringskörning räknas som en nedladdning.
OpenRouter-token: En textmodell som nås via API, som Claude eller GPT, har inga vikter att ladda ner, så dess användning mäts i token: textbitar den läst och skrivit via OpenRouter, en gateway som många appar använder, under de senaste 30 dagarna. Varje 10,000,000 token räknas som en nedladdning. Källa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Full modell (checkpoint): Själva vikterna, filen som genererar självständigt. Den får en bonus eftersom tillägg beror på den.
LoRA och embedding: Små tilläggsfiler som styr någon annans vikter mot en stil, en karaktär eller ett koncept. De kan inte köras själva.
Familj och vikter: Basen en modell är byggd på, som SD 1.5, SDXL, Flux eller Wan. Varje modell ärver släppdatumet för sin familjs vikter.
Ålder: Poäng som dras av beroende på hur länge sedan familjens vikter släpptes: 150° per år, upp till 750°. Det behåller gamla nedladdningar som haft år på sig att samlas för att frysa toppen av listan.
Familjeboost: En liten, begränsad skjuts för LoRAs från en familj som den här sajten just nu vill lyfta fram, alltid med i uppdelningen.
Stand-in-poäng: Ett stabilt nummer under golvet som ges till en modell som ännu inte har rapporter från någon källa, så listorna förblir kompletta. Den rankas aldrig högre än en modell med data.
Ny! (karensperiod): En modell som är mindre än 7 dagar gammal visar Ny! istället för poäng och räknas inte i rankningen. Poängen räknas från dag ett, men en modell som är en dag gammal växer snabbare än allt annat, så utan väntan skulle veckans #1 alltid vara det som kom ut igår istället för det som hållit i en vecka.
Trend: Hur en modells tillväxt under en period jämförs med den typiska modellens tillväxt under samma period. Snabbare än vanligt läses som en ökning, långsammare som en nedgång.
Typisk modell: Mitten av katalogen: hälften av modellerna med siffror växte snabbare under perioden, hälften långsammare.

Hur man installerar

Hur man installerar Ollama och kör en lokal AI (Windows, Mac, Linux)

Liknande modeller

AI-modeller för bild-, video- och textgenerering

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct är en textmodell för familjen Text / LLM, listad på ModelTrends.ai, en skrivskyddad katalog över AI-modeller med öppen källkod för bild, video och text. Jämför den med andra Text / LLM-modeller, se dess hettapoäng och prova den på PirateDiffusion eller BitVector.

Fler Text / LLM-modeller llm nvidia chatt skrivande resonemang lång kontext

Bläddra efter modellfamilj