Sari la conținut

Română · beta. Traducerea a fost făcută automat și este încă în curs de revizuire. Citește pagina în engleză

Nvidia · pașaport de model

Llama 3 1 Nemotron 51b Instruct

llama-3-1-nemotron-51b-instruct
  • Ponderi deschise
  • Licență Llama 3.1
  • 51.5B parametri
  • Lansat 2024-09-23(curatoriat)
4/27axe acoperite
General · LMArena
1,287#278 din 396
Cea mai bună percentilă
30.1General
Poziția în cohortă
38.1mediană 38.2

Ce spun datele

Evaluat pe 4 din 27 axe urmărite. Fiecare cifră de mai jos este rezultatul publicat al modelului pe acel clasament.

Neuniform: 1,6 puncte de percentilă între cea mai bună și cea mai slabă axă a sa — 30.1 pct pe General față de 28.5 pct pe Prompturi dificile.

  • General30.1 pct1,287Verifică →
  • Programare29.2 pct1,312Verifică →
  • Urmarea instrucțiunilor28.8 pct1,263Verifică →
  • Prompturi dificile28.5 pct1,282Verifică →
  • WebDev ArenaNeevaluat
  • Vision ArenaNeevaluat
  • Factuality ArenaNeevaluat
  • Search ArenaNeevaluat
  • Document ArenaNeevaluat
  • Agent ArenaNeevaluat
  • GPQA DiamondNeevaluat
  • AIME (matematică)Neevaluat
  • FrontierMathNeevaluat
  • SimpleQA VerifiedNeevaluat
  • ARC-AGI-2Neevaluat
  • Humanity's Last ExamNeevaluat
  • SimpleBenchNeevaluat
  • LiveBenchNeevaluat
  • BFCL v4 (apelare de funcții)Neevaluat
  • SWE-bench Verified (clasament live)Neevaluat
  • Terminal-Bench 4.0Neevaluat
  • MMLU-Pro (Artificial Analysis)Neevaluat
  • LiveCodeBench (Artificial Analysis)Neevaluat
  • IFBench (Artificial Analysis)Neevaluat
  • Halucinații HHEM (Vectara)Neevaluat
  • SWE-bench VerifiedNeevaluat
  • Terminal-BenchNeevaluat

Percentilele reprezintă poziția modelului în populația proprie a fiecărui clasament. Axele marcate „neevaluat” nu au niciun rezultat publicat pentru acest model — este o absență a datelor, nu un scor mic.

Cum îl rulezi

Rulează-l singur

Parametri51.5B
ArhitecturăDeciLMForCausalLM
LicențăLlama 3.1

Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "nvidia/Llama-3_1-Nemotron-51B-Instruct"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

Ollama

Nu sincronizăm tag-urile Ollama, așa că nu afișăm o comandă pe care nu o putem verifica — una greșită ar descărca modelul greșit. Caută în biblioteca Ollama →

Rețetele de fine-tuning Unsloth sunt specifice fiecărui model și nu le derivăm aici. Documentația Unsloth →

Identificatorii, limitele și prețurile sunt sincronizate din sursa upstream afișată mai sus. Orice câmp nesincronizat este omis complet, nu ghicit.

  • llama-3.1-nemotron-51b-instruct stands at 38.1 (raw mean 29.1) — measured on 4 of 27 axes.

    pozițieșablonVerifică →
  • llama-3.1-nemotron-51b-instruct stands at 38.1 versus a cohort median of 38.2 across 133 models released within 180 days — below the peer median.

    cohortășablonVerifică →

Fiecare afirmație este un fapt calculat din datele actuale ale clasamentului, formulat de un apel de model la temperatură scăzută și respins de o poartă de validare dacă vreun număr nu se află în rândul sursă. Cum funcționează clasamentele →