Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct
4324°
<llama33-nemo-70b>
ایپلیکیشنز جو ModelTrends ٹیگز کو سپورٹ کرتی ہیں، آپ کو بغیر کسی سیٹ اپ کے اپنے پرامپٹ میں یہ کوڈ کاپی کر کے ماڈلز چلانے/انسٹال کرنے دیتی ہیں۔ ایسے ایپس میں ہمارا آئیکن دیکھیں جو اسے سپورٹ کرتی ہیں، جیسے کہ Prism (نیچے).
ماڈل چلائیں
آفرز / اشتہارات
Easy Creator (Prism) ویب
لامحدود · فلیٹ فیس
نئے شروع کرنے والوں کے لیے بہترین۔ طاقتور ورک فلو، کم سیکھنے کی مشکل۔
PirateDiffusion ٹیلیگرام
لامحدود · فلیٹ فیس
ویڈیوز، تصاویر، حسبِ منشا چیٹ پرسناز، اور بہت کچھ بنائیں۔
Pro studio (SpyGlass) ویب
لامحدود · فلیٹ فیس
کسی بھی براؤزر یا فون سے ماڈلز دیکھیں، رینڈر کریں اور بہتر بنائیں۔
Discord bot (Vector) ڈسکارڈ
لامحدود · فلیٹ فیس
اپنے سرور میں Vector شامل کریں یا Vector Discord میں شامل ہوں۔ کچھ بھی بنائیں!
Unified Editor ویب
لامحدود · فلیٹ فیس
تصاویر اور ویڈیو کے لیے ایڈیٹر: ایک صفحے پر رینڈر، ایڈٹ، اپسکیل اور مزید۔
لوکل ایپس
سیٹ اپ درکار ہے
اگر تمہارے کمپیوٹر میں اچھا ہارڈویئر ہے تو اپنے کمپیوٹر پر لوکل پروگرام انسٹال کرو۔
ModelDuel ویب
استعمال کے حساب سے ادائیگی
ایک وقت میں 50 تک چیک پوائنٹ/بیس ماڈلز پر ایک ہی پرامپٹ تیار کریں۔
اس ماڈل کے رہنما
اوپن ویٹس بمقابلہ اوپن سورس بمقابلہ صرف API: آپ حقیقت میں کیا کر سکتے ہیں
2026 میں 10 سب سے سستے ChatGPT متبادل: مفت لوکل ماڈلز، مفت ٹئیرز اور فلیٹ ریٹ پلانز
GGUF فائل کیا ہے؟ کوانٹائزڈ ماڈلز کی وضاحت (Q4, Q8, fp8, NF4)
nvidia | 131,072 token context | $1.20/M input, $1.20/M output. Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct NVIDIA کی طرف سے ایک بڑا زبان ماڈل ہے جو LLM کی طرف سے صارف کے سوالات کے جوابات کی مدد کو بہتر بنانے کے لیے تخصیص کیا گیا ہے۔ یہ ماڈل Arena Hard میں 85.0، AlpacaEval 2 LC میں 57.6، اور GPT-4-Turbo MT-Bench میں 8.98 تک پہنچتا ہے، جو LMSys Chatbot Arena Elo کی پیش گوئی کے لیے معروف ہیں۔ 16 اکتوبر 2024 تک، یہ ماڈل تینوں خودکار الائنمنٹ بینچ مارکس پر نمبر 1 ہے (AlpacaEval 2 LC کے لیے verified tab دیکھیں)، اور GPT-4o اور Claude 3.5 Sonnet جیسے مضبوط فرنٹیئر ماڈلز کو پیچھے چھوڑتا ہے۔
کپتان کے نوٹس
2026-10-13 کے نوٹس
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct میٹا کا Llama 3.1 70B ہے جسے NVIDIA نے خاص طور پر صارفین کی اصل ضروریات کے مطابق جوابات کو زیادہ مددگار اور بہتر ہم آہنگ بنانے کے لیے فائن ٹیون کیا ہے۔ ریلیز کے وقت اس نے تینوں بڑے خودکار ہم آہنگی بینچ مارکس میں سبقت حاصل کی، اور GPT-4o اور Claude 3.5 Sonnet کو ان پیمانوں پر پیچھے چھوڑ دیا۔ یہ ان لوگوں کے لیے موزوں ہے جنہیں API کے ذریعے ایک قابل، ہدایات پر عمل کرنے والا ماڈل چاہیے جس کی قیمت فی ٹوکن متوقع ہو۔
مشہور ہے
- ریلیز کے وقت Arena Hard، AlpacaEval 2 LC اور MT-Bench ہم آہنگی بینچ مارکس میں سبقت
- NVIDIA کی ہم آہنگی کی تیوننگ جو خاص طور پر جوابات کی مددگاری پر مرکوز ہے نہ کہ صرف صلاحیت پر
- 128K ٹوکن کا کانٹیکسٹ ونڈو جو طویل دستاویزات اور طویل گفتگو کو سنبھالتا ہے
- Llama 3.1 70B بیس سے حاصل شدہ مضبوط ہدایات پر عمل کرنے کی صلاحیت
خبردار رہیں
- وزن عوامی نہیں ہیں؛ آپ اسے صرف API کے ذریعے استعمال کر سکتے ہیں، مقامی تنصیب ممکن نہیں۔
- ہر طرف $1.20 فی ملین ٹوکن کی قیمت کے باعث زیادہ حجم والے کاموں پر لاگت بڑھ سکتی ہے۔
- بینچ مارک کی برتری ایک مخصوص تاریخ پر ماپی گئی تھی؛ اس کے بعد منظرنامہ بدل چکا ہے۔
آزمائیں یہ پرامپٹس
وضاحت کے لیے دوبارہ لکھیں
یہ ایک داخلی پالیسی دستاویز کا پیراگراف ہے۔ اسے اس طرح دوبارہ لکھیں کہ ایک نیا ملازم جسے قانونی پس منظر نہیں ہے، ایک بار پڑھ کر سمجھ سکے۔ ہر ذمہ داری کو برقرار رکھیں لیکن اصطلاحات اور غیر فعال آواز کو کم کریں۔ پیراگراف: 'تمام عملے کو لازمی ہے کہ وہ متعلقہ ڈیٹا رکھنے کے شیڈولز کی پابندی کو متعلقہ دائرہ اختیار کے ضابطہ کار کے مطابق یقینی بنائیں جیسا کہ وقتاً فوقتاً ترمیم کیا جاتا ہے۔'
ایک مشکل گفتگو کی منصوبہ بندی کریں
مجھے ایک طویل عرصے سے کام کرنے والے فری لانس کنٹریکٹر کو بتانا ہے کہ ہم ان کے ساتھ تعلق ختم کر رہے ہیں کیونکہ ان کے کام کا معیار کم ہو گیا ہے، بجٹ کی وجہ سے نہیں۔ وہ اسے ذاتی طور پر لے سکتے ہیں۔ گفتگو کے لیے ایک منظم منصوبہ دیں: پہلے کیا کہیں، اعتراضات کو کیسے سنبھالیں، اور احترام کے ساتھ اسے کیسے ختم کریں۔
دلیل کا سخت جائزہ لیں
میں ایک دلیل پیش کرنے جا رہا ہوں اور چاہتا ہوں کہ آپ اس کی سب سے مضبوط ممکنہ مخالفت کریں، پھر ایمانداری سے بتائیں کہ مخالفت یا اصل دلیل زیادہ قائل کرنے والی ہے اور کیوں۔ میری دلیل: ریموٹ ورک مستقل طور پر جونیئر ملازمین کی کیریئر ترقی کو کم کر دیتا ہے کیونکہ غیر رسمی رہنمائی اور سیکھنے کا عمل ختم ہو جاتا ہے۔
موازنہ کریں
- GPT-6 Lunaصرف API ماڈل1,050,000 ٹوکن سیاق و سباق · $0.10/M ان پٹ، $0.50/M آؤٹ پٹ
- Claude Sonnet 5.5صرف API ماڈل1,000,000 ٹوکن سیاق و سباق · $2.00/M ان پٹ، $10.00/M آؤٹ پٹ
- Grok 4.7صرف API ماڈل500,000 ٹوکن سیاق و سباق · $2.00/M ان پٹ، $6.00/M آؤٹ پٹ
- Claude Sonnet 4.6صرف API ماڈل1,000,000 ٹوکن سیاق و سباق · $3.00/M ان پٹ، $15.00/M آؤٹ پٹ
nvidia کے مزید ٹیکسٹ ماڈلز
لوگ پوچھتے ہیں
- کیا میں Nemotron 70B کو مقامی طور پر چلا سکتا ہوں؟
- نہیں۔ NVIDIA نے وزن عوامی طور پر جاری نہیں کیے، لہٰذا یہ ماڈل صرف API کے ذریعے دستیاب ہے اور آپ اپنے ہارڈویئر پر اسے چلا نہیں سکتے۔
- اس کی قیمت کیا ہے اور کانٹیکسٹ ونڈو کتنی لمبی ہے؟
- قیمت $1.20 فی ملین ٹوکن ان پٹ اور آؤٹ پٹ دونوں کے لیے ہے، اور کانٹیکسٹ ونڈو 131,072 ٹوکن کی ہے۔
- یہ عام Llama 3.1 70B سے کیسے مختلف ہے؟
- NVIDIA نے Llama 3.1 70B بیس ماڈل کو خاص طور پر مددگاری اور ہم آہنگی کے لیے فائن ٹیون کیا ہے، جس کی وجہ سے ریلیز کے وقت یہ ہدایات پر عمل کرنے والے بینچ مارکس میں بیس ماڈل سے بہتر تھا۔
کپتان کا فیصلہایک اچھی طرح سے ٹیون کیا گیا 70B ماڈل جو ریلیز پر ہم آہنگی بینچ مارکس میں اپنی کلاس سے بہتر کارکردگی دکھاتا ہے — ہدایات پر مبنی کام کے لیے مضبوط، اگر آپ صرف API کے ذریعے رسائی قبول کر سکتے ہیں۔
کپتان یہ نوٹس ماڈل کی اپنی وضاحت اور ماڈل کارڈ سے لکھتا ہے۔ قیمتیں اور سیاق و سباق کے سائز اس وقت فراہم کنندہ کے ہیں اور بدل سکتے ہیں۔
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.
یہ سکور کیسے بنتا ہے
اس ماڈل کے لیے ابھی تک کسی ذریعہ سے مقبولیت کا ڈیٹا نہیں ہے، اس لیے اس کے لیے 7,000° سے نیچے ایک عارضی نمبر رکھا گیا ہے تاکہ فہرستیں مکمل رہیں۔ یہ کبھی بھی ڈیٹا والے ماڈل سے اوپر نہیں آتا۔ جیسے ہی کوئی ذریعہ رپورٹ کرے گا، یہاں تفصیل ظاہر ہو جائے گی۔
اصطلاحات: یہاں استعمال ہونے والی باتیں
- ہیٹ اسکور
- ایک نمبر جو بتاتا ہے کہ ماڈل ابھی کتنا استعمال ہو رہا ہے اور چاہا جا رہا ہے، 0° سے 9,999° تک۔ اس سائٹ کی ہر 'ہottest' فہرست اسی کے حساب سے ترتیب دی جاتی ہے۔
- فلور
- 7,000° وہ نقطہ جہاں ہر ماڈل جس کے پاس اصل ڈیٹا ہے شروع ہوتا ہے۔ پیمانہ 0° سے 9,999° تک ہے؛ فلور سے نیچے کا حصہ اسٹینڈ انز (ڈیٹا کے بغیر ماڈلز) کے لیے مخصوص ہے، تاکہ ڈیٹا والا ماڈل ہمیشہ بغیر ڈیٹا والے سے اوپر رہے۔ فلور سب کے لیے ایک جیسا ہے اور کچھ فیصلہ نہیں کرتا؛ اس سے اوپر کے ڈگری پیمائش ہیں۔
- ڈاؤن لوڈ کے برابر
- وہ سب کچھ جو اسکور ڈاؤن لوڈ کے برابر سمجھتا ہے، جمع کیا گیا: خود ڈاؤن لوڈز، ہر ٹورینٹ سیڈر کو 1,000 کے برابر، ہر AI Horde تصویر اور ہر جنریشن سائٹ پر رن کو ایک کے برابر۔
- لاگ پیمانہ
- دس کے حساب سے گنتی، ایک کے حساب سے نہیں: 1,000 سے 10,000 ڈاؤن لوڈز جانا وہی ڈگری بڑھاتا ہے جو 10,000 سے 100,000 جانا۔ یہ بڑے ماڈلز کو سب کچھ دبا دینے سے بچاتا ہے۔
- لائکس
- ہر ماخذ سے تھمز اپ اور لائکس، لاگ پیمانے پر ہر ایک آدھے ڈاؤن لوڈ کے برابر۔
- قبولیت کی شرح
- ابھی ماڈل کو روزانہ کتنے ڈاؤن لوڈز مل رہے ہیں، دو ریڈنگز کے فرق سے۔ ڈاؤن لوڈ کی اصطلاح کے وزن کا ایک چوتھائی حصہ۔
- ماپا گیا اور اندازہ لگایا گیا
- ماپا گیا مطلب ہے کہ کسی ماخذ کے دو ریڈنگز موجود ہیں اور فرق حقیقی ہے۔ اندازہ لگایا گیا مطلب ہے کہ صرف آج کا کل معلوم ہے اور ماضی ماڈل کی زندگی میں تقسیم کیا گیا ہے؛ سائٹ بتاتی ہے کہ کون سا دکھا رہا ہے۔
- سیڈر
- کوئی شخص جو وزن کی کاپی آن لائن رکھتا ہے تاکہ دوسرے اسے ٹورینٹ کے ذریعے ڈاؤن لوڈ کر سکیں، یا کوئی ہوسٹ کیا ہوا آئینہ جو یہی کام کرتا ہے۔ ہر ایک کو 1,000 ڈاؤن لوڈز کے برابر گنا جاتا ہے۔
- AI ہورڈ
- ایک رضاکار نیٹ ورک جو عطیہ شدہ کمپیوٹرز پر مفت تصاویر بناتا ہے۔ اس نے کسی ماڈل کے ساتھ کتنی تصاویر بنائی ہیں یہ عوامی ہے، اور ہر ایک کو ایک ڈاؤن لوڈ کے طور پر گنا جاتا ہے۔
- جنریشن سائٹس
- ایسی سائٹس جو اپنے ماڈل کی کاپیاں ہوسٹ کرتی ہیں اور لوگوں کو اس کے ساتھ جنریشن کی اجازت دیتی ہیں، جیسے PixAI، SeaArt اور Yodayo۔ ان کے ڈاؤن لوڈز Civitai کی طرح گنے جاتے ہیں اور ہر جنریشن رن کو ایک ڈاؤن لوڈ سمجھا جاتا ہے۔
- OpenRouter ٹوکنز
- ایک ٹیکسٹ ماڈل جو API کے ذریعے فراہم کیا جاتا ہے، جیسے Claude یا GPT، اس کے وزن ڈاؤن لوڈ کرنے کے لیے نہیں ہوتے، اس لیے اس کا استعمال ٹوکنز میں ناپا جاتا ہے: وہ ٹکڑے متن کے جو اس نے OpenRouter کے ذریعے پچھلے 30 دنوں میں پڑھے اور لکھے۔ ہر 10,000,000 ٹوکنز کو ایک ڈاؤن لوڈ شمار کیا جاتا ہے۔ ماخذ: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- مکمل ماڈل (چیک پوائنٹ)
- خود جنریشن کرنے والی فائل، یعنی وزن خود۔ اسے بونس ملتا ہے کیونکہ اس پر ایڈ آنز منحصر ہوتے ہیں۔
- LoRA اور ایمبیڈنگ
- چھوٹی ایڈ آن فائلیں جو کسی اور کے وزن کو ایک انداز، کردار یا تصور کی طرف لے جاتی ہیں۔ یہ اکیلے نہیں چل سکتیں۔
- خاندان اور وزن
- بنیاد جس پر ماڈل بنایا گیا ہے، جیسے SD 1.5، SDXL، Flux یا Wan۔ ہر ماڈل اپنے خاندان کے وزن کی ریلیز تاریخ وراثت میں لیتا ہے۔
- عمر
- کتنے عرصہ پہلے خاندان کے وزن جاری ہوئے اس کے لیے نکالے گئے ڈگریز: سالانہ 150°، زیادہ سے زیادہ 750°۔ یہ پرانے ڈاؤن لوڈز کو رکھتا ہے جن کے پاس سالوں کا وقت جمع ہونے کا موقع تھا تاکہ فہرست کے اوپر کو منجمد کر سکے۔
- خاندانی بوسٹ
- ایک چھوٹا، محدود دھکا LoRA کے لیے جس خاندان کو یہ سائٹ اس وقت آگے بڑھا رہی ہے، ہمیشہ تفصیل میں شامل ہوتا ہے۔
- اسٹینڈ ان اسکور
- ایک مستحکم نمبر جو اس فلور سے نیچے ہوتا ہے جو ابھی تک کسی ماخذ نے رپورٹ نہیں کیا، تاکہ فہرستیں مکمل رہیں۔ یہ کبھی بھی ڈیٹا والے ماڈل سے اوپر نہیں ہوتا۔
- نیا! (گریس پیریڈ)
- ایک ماڈل جو 7 دن سے کم پرانا ہو، اس کی جگہ اسکور کی بجائے New! دکھائی جاتی ہے اور یہ درجہ بندی میں جگہ نہیں رکھتا۔ اس کا اسکور پہلے دن سے شمار کیا جاتا ہے، لیکن ایک دن پرانا ماڈل سب سے تیزی سے بڑھتا ہے، اس لیے بغیر انتظار کے ہفتے کا #1 ہمیشہ کل کا نیا ماڈل ہوتا، نہ کہ وہ جو ایک ہفتہ قائم رہا ہو۔
- رجحان
- کسی ماڈل کی ترقی کسی مدت میں عام ماڈل کی ترقی کے مقابلے میں کیسی ہے۔ عام سے تیز ترقی کو اضافہ سمجھا جاتا ہے، اور سست کو کمی۔
- عام ماڈل
- کتالوج کا وسط: نصف ماڈلز جن کے اعداد و شمار ہیں وہ اس مدت میں تیزی سے بڑھے، نصف سست۔
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct ایک متن ماڈل ہے جو Text / LLM فیملی کے لیے ModelTrends.ai پر درج ہے، جو اوپن سورس AI تصویر، ویڈیو اور متن ماڈلز کا صرف پڑھنے والا کیٹلاگ ہے۔ اس کا دوسرے Text / LLM ماڈلز سے موازنہ کریں، اس کا ہیٹ اسکور دیکھ کر ٹرینڈ جانیں، اور آزمانے کے لیے اسے PirateDiffusion یا BitVector پر کھولیں۔
ماڈل فیملی کے لحاظ سے دیکھیں
Text / LLM ماڈلز
434
Anima ماڈلز
528
Chroma ماڈلز
19
Fibo ماڈلز
2
Flux ماڈلز
1,496
Flux 2 / Klein ماڈلز
1,239
Flux 3 ماڈلز
3
Moss ماڈلز
3
Iris ماڈلز
1
MiniMax H3 ماڈلز
364
Hunyuan ماڈلز
204
Ideogram ماڈلز
20
Krea2 ماڈلز
717
Qwen ماڈلز
20
Qwen2 ماڈلز
47
Ltx2 ماڈلز
153