Nvidia · pașaport de model
Llama 3 1 Nemotron 70b Instruct
llama-3-1-nemotron-70b-instruct- Ponderi deschise
- Licență Llama 3.1
- Lansat 2024-10-15(curatoriat)
- General · LMArena
- 1,299#267 din 396
- Cea mai bună percentilă
- 33.6Prompturi dificile
- Poziția în cohortă
- 38.8mediană 39.0
Ce spun datele
Evaluat pe 5 din 27 axe urmărite. Fiecare cifră de mai jos este rezultatul publicat al modelului pe acel clasament.
Neuniform: 2,9 puncte de percentilă între cea mai bună și cea mai slabă axă a sa — 33.6 pct pe Prompturi dificile față de 30.7 pct pe Programare.
- Prompturi dificile33.6 pct1,310Verifică →
- General32.8 pct1,299Verifică →
- Urmarea instrucțiunilor32.3 pct1,280Verifică →
- LiveBench30.9 pct43.1%Verifică →
- Programare30.7 pct1,328Verifică →
- 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
- 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
Transformers
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_id = "nvidia/Llama-3.1-Nemotron-70B-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-70b-instruct stands at 38.8 (raw mean 32.1) — measured on 5 of 27 axes.
llama-3.1-nemotron-70b-instruct stands at 38.8 versus a cohort median of 39 across 132 models released within 180 days — below the peer median.
llama-3.1-nemotron-70b-instruct ranks between #263 and #667 across 5 built-in weightings — best under "Axat pe programare", worst under "Toate sursele".
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 →