Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Reasoning)

Par NVIDIA · 2025-07-25 publié (14 mois) · instantané 2026-10-24

Non classé · données de référence manquantespoids téléchargeables (open weights)
Indice d’intelligence
9.00
Mieux que…

Le Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Reasoning) est-il sur le Pareto frontier, et qu'est-ce qui le bat ?

Non classé · données de référence manquantes

Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Reasoning) ne signale pas les deux métriques des axes sélectionnés.

En bref

Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Reasoning) aujourd’hui

Quantité de texte traitée à la fois (context window)128k
Types d’entréeTexte
Non affiché

Données de test incomplètes

L’intelligence et le coût de référence sont tous deux nécessaires pour placer ce modèle à la frontière. Les données manquantes ne constituent pas un verdict de performance.

Indice d’intelligence
9.00
Coût d’exécution du benchmark
Non renseigné
Entrée / 1 M de tokens
Non renseigné
Sortie / 1 M de tokens
Non renseigné
Quantité de texte traitée à la fois (context window)
128k

Renseignement : Artificial Analysis Intelligence Index. Coût : coût total pour exécuter ce test de référence, donc les jetons de raisonnement comptent. Identifiant API : llama-nemotron-super-49b-v1-5-reasoning.

Face-à-face

Comparer face à face

Suggéré : ce qui le bat, ses niveaux d'effort et les modèles frontières proches de son prix.

Comment choisir

Devriez-vous utiliser Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Reasoning) ?

Devriez-vous utiliser Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Reasoning) ?

Pas de verdict : il ne rend pas compte à la fois de l’intelligence et du coût de référence.

Quoi de mieux et de moins cher que Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Reasoning) ?

Autres modèles sur la frontière intelligence/coût

Combien coûte Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Reasoning) ?

Per-token prices are not reported; - to run the full Artificial Analysis Intelligence Index, the honest all-in number for reasoning models.

Statut selon les axes choisis

Autres paires d'axes où Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Reasoning) est Pareto-optimal.

Axe verticalAxe horizontalÀ la frontière
Score d’intelligenceCoût du benchmark (USD)aucune donnée
Score d’intelligenceTemps pour obtenir la réponse complèteaucune donnée
Score d’intelligenceVitesse de sortieaucune donnée
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