Meta

Llama Nemotron Super 49b V1 5 Reasoningオープン

Llama Nemotron Super 49b V1 5 Reasoning by Meta.

#609リリース日: 2025年1月1日·Open Weights·Not disclosed
text131K ctx推論
知能指数
12.4 #609
上位 83% ティア
出力速度
50 t/s
ITL 20.0 ms/tok
ブレンド価格 (3:1)
$0 /1M
入力 $0/M · 出力 $0/M
コンテキスト
131K
約 328 枚のA4ページ · 最大出力 16,384

Quality Domain Radar

6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship

Llama Nemotron Super 49b V1 5 Reasoning
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
Coding (40)Mathematics (17.4)Hard Science (GPQA) (55)Agentic & Tool Use (20)Knowledge (MMLU) (15)Vision / Multimodal (30)

直接のベンチマーク測定がない場合、レーダー軸はカテゴリスコアから近似されます — 評価方法 を参照。

API デプロイ

ホストとレイテンシを比較

Groq、Cerebras、Together、DeepInfra、Fireworks、Bedrock、Azure 全体のスループット、TTFT、キャッシュ料金。

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
プロバイダーマトリクスを見る →

ソース別スコア

モデル詳細

リリース日
2025年1月1日
パラメータ数
Not disclosed
ライセンス
Open Weights
コンテキストウィンドウ
131,000 tokens
入力価格
$0/M
出力価格
$0/M
出力速度
50 t/s
最初のトークンまでの時間
—

月額請求の見積もり

月額見積もり
$0.00
GPT-4o との節約額を計算中…

引用と埋め込み

GitHub Markdown バッジ
Loading badge markdown...
BibTeX
@misc{llmpodium2026llamanemotronsuper49bv15reasoning,
  title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of Llama Nemotron Super 49b V1 5 Reasoning},
  author = {LLMPodium Research},
  year = {2026},
  url = {https://llmpodium.com/models/llama-nemotron-super-49b-v1-5-reasoning}
}

スコアバッジを埋め込む

GitHub または Hugging Face の README にライブ Podium スコアバッジを追加 — ライブランキングにリンクします。

プレビュー
Llama Nemotron Super 49b V1 5 Reasoning LLMPodium Score
Markdown
Loading badge snippet...
HTML
Loading badge snippet...

Meta のその他のモデル

代替モデル

機能、価格、ベンチマークスコアに基づく Llama Nemotron Super 49b V1 5 Reasoning の最適な代替モデル。

0 / 4