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자세히 보기 ↗The NVIDIA Llama 3.1 70B Instruct FP8 model is the quantized version of the Meta's Llama 3.1 70B Instruct model, which is an auto-regressive language model that uses an optimized transformer architecture. For more information, please check here. The NVIDIA Llama 3.1 70B Instruct FP8 model is quantized with TensorRT Model Optimizer. This model is not owned or developed by NVIDIA. This model has been developed and built to a third-party’s requirements for this application and use case; see link to Non-NVIDIA (Meta-Llama-3.1-70B-Instruct) Model Card. **Input Type(s):** Text **Input Format(s):** String **Input Parameters:** Sequences **Other Properties Related to Input:** Context length up to 128K
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자세히 보기 ↗The NVIDIA Llama 3.1 8B Instruct FP8 model is the quantized version of the Meta's Llama 3.1 8B Instruct model, which is an auto-regressive language model that uses an optimized transformer architecture. For more information, please check here. The NVIDIA Llama 3.1 8B Instruct FP8 model is quantized with TensorRT Model Optimizer. This model is not owned or developed by NVIDIA. This model has been developed and built to a third-party’s requirements for this application and use case; see link to Non-NVIDIA (Meta-Llama-3.1-8B-Instruct) Model Card. **Input Type(s):** Text **Input Format(s):** String **Input Parameters:** Sequences **Other Properties Related to Input:** Context length up to 128K
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자세히 보기 ↗The NVIDIA Llama 3.1 8B Instruct FP4 model is the quantized language model of the Meta's Llama 3.1 8B model, which is an auto-regressive language model. For more information, please check here. This model is not owned or developed by NVIDIA. This model has been developed and built to a third-party’s requirements for this application and use case; see link to Non-NVIDIA (Llama-3.1-8B-Instruct) Model Card. GOVERNING TERMS: Use of this model is governed by the NVIDIA Open Model License. ADDITIONAL INFORMATION: Llama3 Community License Agreement. Built with Llama.
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자세히 보기 ↗Llama-3.1-8B-Medusa-FP8
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자세히 보기 ↗Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct is a large language model customized by NVIDIA to improve the helpfulness of LLM generated responses to user queries. This model reaches Arena Hard of 85.0, AlpacaEval 2 LC of 57.6 and GPT-4-Turbo MT-Bench of 8.98, which are known to be predictive of LMSys Chatbot Arena Elo As of 1 Oct 2024, this model is #1 on all three automatic alignment benchmarks (verified tab for AlpacaEval 2 LC), edging out strong frontier models such as GPT-4o and Claude 3.5 Sonnet.
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자세히 보기 ↗Llama-3.1-Nemotron-Nano-4B-v1.1 is a large language model (LLM) which is a derivative of nvidia/Llama-3.1-Minitron-4B-Width-Base, which is created from Llama 3.1 8B using our LLM compression technique and offers improvements in model accuracy and efficiency. It is a reasoning model that is post trained for reasoning, human chat preferences, and tasks, such as RAG and tool calling. Llama-3.1-Nemotron-Nano-4B-v1.1 is a model which offers a great tradeoff between model accuracy and efficiency. The model fits on a single RTX GPU and can be used locally. The model supports a context length of 128K. This model underwent a multi-phase post-training process to enhance both its reasoning and non-reasoning capabilities. This includes a supervised fine-tuning stage for Math, Code, Reasoning, and Tool Calling as well as multiple reinforcement learning (RL) stages using Reward-aware Preference Optimization (RPO) algorithms for both chat and instruction-following. The final model checkpoint is obtained after merging the final SFT and RPO checkpoints
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1 M = 100만 토큰 · USD
동일 채널의 기본 텍스트 토큰 요금 비교
동일 채널의 기본 텍스트 토큰 요금 비교
수집된 백만 토큰당 USD 요금입니다. 캐시 할인, 구간 요금, 추가 추론 출력, 세금은 제외됩니다. 최신 요금은 출처에서 확인하세요.
MODEL HANDBOOK
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API 요금은 어떻게 비교하나요?+
입력, 출력, 캐시 요금을 구분하고 동일 작업량으로 비교하세요. 이미지, 음성, 영상은 개수, 시간, 해상도로 과금될 수 있습니다.
오픈 웨이트는 무료 상업 이용을 뜻하나요?+
반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 제한, 정책을 확인하세요. 자체 호스팅에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.
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