Llama Nemotron Super 49b V1 5Offen

Name: Llama Nemotron Super 49b V1 5
Rating: 8.5 (1 reviews)
Author: Meta

Llama Nemotron Super 49b V1 5 by Meta.

#644veröffentlicht 1. Jan. 2025·Open Weights·Not disclosed

text131K ctx

API-Anbieter API-Key holen →Rangliste

Intelligenz

8.5 #644

Top-87%-Stufe

Ausgabegeschwindigkeit

80 t/s

ITL 12.5 ms/tok

Blended-Preis (3:1)

$0 /1M

Input $0/M · Output $0/M

Kontext

131K

≈ 328 A4-Seiten · max. Output 8,192

Quality Domain Radar

6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship

Llama Nemotron Super 49b V1 5

Claude Mythos Preview (#1)

Average (68)

Radar-Achsen sind aus Kategorie-Scores approximiert, wo direkte Benchmark-Messungen fehlen — siehe Methodik.

API-Bereitstellung

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Durchsatz, TTFT und Cache-Preise bei Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock und Azure.

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI

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Ergebnisse nach Quelle

Arena.ai ↗

—

Artificial Analysis ↗

Kategorie-Punkte

Safety70.0 Context60.0 Intelligence45.0 Instruction45.0 LongContext45.0 Coding40.0 Preis-Leistung40.0 Tempo40.0 Arena40.0 Reasoning35.0 Agents35.0 Multimodal30.0 Wissen-46.2

Benchmark-Ergebnisse

Modelldetails

Veröffentlichungsdatum

1. Jan. 2025

Parameter

Not disclosed

Lizenz

Open Weights

Kontextfenster

131,000 tokens

Eingabepreis

$0/M

Ausgabepreis

$0/M

Ausgabegeschwindigkeit

80 t/s

Zeit bis zum ersten Token

—

Geschätzte Monatsrechnung

API-Anfragen pro Monat: 100,000Ø Input-Tokens: 1,500Ø Output-Tokens: 500Prompt-Cache-Trefferrate: 50%

Geschätzte Monatsausgaben

$0.00

Ersparnis ggü. GPT-4o wird berechnet…

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BibTeX

@misc{llmpodium2026llamanemotronsuper49bv15,
  title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of Llama Nemotron Super 49b V1 5},
  author = {LLMPodium Research},
  year = {2026},
  url = {https://llmpodium.com/models/llama-nemotron-super-49b-v1-5}
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