Llama 3.1 Nemotron 70B：完整基准性能指南

meta 3.1-nemotron-70b 2024-10-17 Llama 3.1 Community License

深入分析 Llama 3.1 Nemotron 70B 在 MMLU、HumanEval、GSM8K、MATH、BBH 等基准上的表现，包含定价与适用场景。

核心规格

厂商meta
版本3.1-nemotron-70b
发布日期2024-10-17
上下文窗口128000 tokens
输入模态text
输出模态text
许可Llama 3.1 Community License
文档https://llama.meta.com/docs/

基准测试表现

基准得分单位评测日期备注来源
MMLU81.5%2024-10-175-shot查看
HUMANEVAL79.8pass@12024-10-17—查看
GSM8K84.6%2024-10-170-shot CoT查看
MATH40%2024-10-170-shot CoT查看
BBH70.3%2024-10-173-shot CoT查看
GPQA42.6%2024-10-170-shot查看
IFEVAL74.5%2024-10-17prompt_strict查看
ARC93.7%2024-10-17challenge查看
MUSR54.1%2024-10-170-shot查看
WINOGRANDE84.7%2024-10-170-shot查看

定价

项目价格币种
输入$0.9 / MtokUSD
输出$0.9 / MtokUSD
缓存读$0 / MtokUSD
缓存写$0 / MtokUSD

数据来源: https://ai.meta.com/blog/ · 截至 2024-10-17

合规性

  • 数据驻留: self-host
  • SOC2: ✗
  • HIPAA: ✗
  • GDPR: ✗
  • ISO 27001: ✗

Llama 3.1 Nemotron 70B

模型概述

Meta/NVIDIA Llama 3.1 Nemotron 70B, 128K 上下文, NVIDIA 优化版本, 在 Arena 排行榜上接近 GPT-4o。

核心规格

厂商版本发布日期上下文窗口输入模态输出模态许可证
Meta3.1-nemotron-70b2024-10-17128KtexttextLlama 3.1 Community License

基准测试表现

基准得分单位备注
MMLU (Massive Multitask Language Understanding)81.5%5-shot
HumanEval79.8pass@1—
GSM8K (Grade School Math 8K)84.6%0-shot CoT
MATH40.0%0-shot CoT
BBH (BIG-Bench Hard)70.3%3-shot CoT
GPQA42.6%0-shot
IFEval74.5%prompt_strict
ARC93.7%challenge
MUSR54.1%0-shot
WinoGrande84.7%0-shot

定价

输入输出缓存读取缓存写入
————

每百万 token

优势

  • MMLU 得分 81.5，知识推理能力强。

劣势

  • 闭源专有模型，不支持自托管。

适用场景

  • 代码生成与调试

参考文献