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Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B V1 (Reasoning)

Meta Llama 3.1 405B Instructの253Bパラメータの派生モデルで、NVIDIAがニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)と垂直圧縮を用いて開発しました。多段階のポストトレーニング(数学、コード、推論、チャット、ツール呼び出しのSFT;GRPOを用いたRL)を経て、推論能力と命令遵守能力を強化しています。NVIDIA GPU上での精度と効率のトレードオフに合わせて最適化されています。128kのコンテキストをサポートします。
インテリジェンス(中程度)
速度(遅い)
入力サポートモダリティ
いいえ
推論モデルかどうか
128,000
コンテキストウィンドウ
131,072
最大出力トークン
2023-12-01
知識カットオフ
価格設定
- /M tokens
入力
- /M tokens
出力
¥6.48 /M tokens
混合価格
クイック簡易比較
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 (Reasoning)
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B v1 (Reasoning)
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1
基本パラメータ
GPT-4.1技術パラメータ
パラメータ数
253,000.0M
コンテキスト長
128.00k tokens
トレーニングデータカットオフ
2023-12-01
オープンソースカテゴリ
Open Weights (Permissive License)
マルチモーダルサポート
テキストのみ
スループット
リリース日
2025-04-07
応答速度
41.972,015 tokens/s
ベンチマークスコア
以下はclaude-monetの様々な標準ベンチマークテストでのパフォーマンスです。これらのテストは、異なるタスクやドメインにおけるモデルの能力を評価します。
インテリジェンス指数
6082
大規模言語モデルインテリジェンスレベル
コーディング指数
4942
コーディングタスクにおけるAIモデルのパフォーマンス指標
数学指数
-
数学的問題の解決、数学的推論、または数学関連タスクの実行における能力指標
MMLU Pro
82.5
大規模マルチタスクマルチモーダル理解 - テキスト、画像、音声、ビデオの理解をテスト
GPQA
72.8
大学院物理学問題評価 - ダイヤモンド科学レベルの問題で高度な物理学知識をテスト
HLE
8.1
Hugging Face Open LLMリーダーボードにおけるモデルの包括的な平均スコア
LiveCodeBench
64.1
実世界のコード作成とプログラミングコンテスト問題解決における大規模言語モデルの能力を評価する特定の評価
SciCode
34.7
科学計算または特定の科学分野のコード生成におけるモデルの能力
HumanEval
-
特定のHumanEvalベンチマークテストセットでAIモデルが達成したスコア
Math 500スコア
95.2
最初の500の大規模でよく知られた数学ベンチマークテストのスコア
AIMEスコア
74.7
高難度の数学競技問題(特にAIMEレベル)を解決するAIモデルの能力を測定する指標
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