Llama-3.3 Nemotron Super 49B v1
Llama-3.3-Nemotron-Super-49B-v1 is a large language model (LLM) derived from Meta Llama-3.3-70B-Instruct. It's post-trained for reasoning, chat, RAG, and tool calling, offering a balance between accuracy and efficiency (optimized for single H100). It underwent multi-phase post-training including SFT and RL (RLOO, RPO).
Identité
| Organisation | NVIDIA |
|---|---|
| Pays | — |
| Famille | — |
| Type | llm |
| Date de sortie | 2025-03-18 |
| Licence | llama 3.1 community license |
| Licence commerciale | non |
| Licence open source | non |
| Poids ouverts | oui |
| Auto-hébergement (DGX Spark) | oui — ≤ 107 Md (Q8/FP8) |
| Modalités | — |
| Fenêtre de contexte | — |
| KV cache / token (Q8) | — |
| Paramètres totaux | 49.9 B |
| Paramètres actifs (session) | 49 B |
| Source des paramètres actifs | web : https://huggingface.co/nvidia/Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1 |
| Curation des paramètres actifs | 2026-11-04 |
| Prix par session | — |
| Tokens / tâche (Data Players) | 1.2 M |
| Tokens / tâche (Terminal-Bench) | 83.3 M (est.) |
| Ratio Terminal-Bench / Data Players | 69.4× |
| Coût / tâche (Terminal-Bench) | — |
| Tokens d'entraînement | — |
| Coupure de connaissance | 2023-12-31 |
| Créé le | 2026-05-07T16:53:33.091941Z |
| Mis à jour le | 2026-11-04T06:04:58.364140Z |
| Source | LLM Stats |
| URL | https://llm-stats.com/models/llama-3.3-nemotron-super-49b-v1 |
Prix par fournisseur
Statut du modèle (offres + auto-hébergement) : partiel — auto-hébergement DGX Spark (≤ 107 Md).
Toutes sources confondues : catalogue llm-stats, routeurs EUrouter/Cortecs et catalogues directs (OVHcloud, Scaleway, Infomaniak). Les prix sont convertis en USD pour la comparaison ; le prix publié et le taux BCE utilisé sont dans l'infobulle. Les prix inconnus restent indiqués « — ».
Aucune donnée.
Souveraineté qualifiée par offre (modèle × fournisseur) ; survolez le badge pour les critères.
SouverainetéScores par catégorie (top_scores)
| Catégorie | Score |
|---|---|
| chat | 0.90 |
| math | 0.80 |
| physics | 0.70 |
| reasoning | 0.80 |
| roleplay | 0.90 |
| general | 0.80 |
| biology | 0.70 |
| chemistry | 0.70 |
| communication | 0.90 |
| creativity | 0.90 |
| tool_calling | 0.70 |
| writing | 0.90 |
Scores par benchmark
| Benchmark | Catégorie | Score | Max | Normalisé (API) | Vérifié | Auto-déclaré | Daté du |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| aime-2025 | math | 0.58 | 1.00 | 0.58 | non | oui | 2026-11-04T06:04:58.367567Z |
| arena-hard | general | 0.88 | 1.00 | 0.88 | non | oui | 2026-11-04T06:04:58.371114Z |
| bfcl-v2 | general | 0.74 | 1.00 | 0.74 | non | oui | 2026-11-04T06:04:58.379942Z |
| gpqa | reasoning | 0.67 | 1.00 | 0.67 | non | oui | 2026-11-04T06:04:58.392240Z |
| math-500 | math | 0.97 | 1.00 | 0.97 | non | oui | 2026-11-04T06:04:58.395805Z |
| mbpp | reasoning | 0.91 | 100.00 | 0.91 | non | oui | 2026-11-04T06:04:58.403183Z |
| mt-bench | chat | 0.92 | 100.00 | 0.92 | non | oui | 2026-11-04T06:04:58.406978Z |
Classements
Aucune donnée.
Données
Dates de curation (récupération depuis l'API) : models 2026-11-04 · benchmarks 2026-11-04 · scores 2026-11-04 · updates 2026-11-04 · account 2026-11-04 · model_history 2026-11-04 · rankings 2026-11-04