Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct

NVIDIALLM

NVIDIA's Llama 3.1 Nemotron 70B is a language model designed for generating precise and useful responses. Leveraging [Llama 3.1 70B](/models/meta-llama/llama-3.1-70b-instruct) architecture and Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), it excels...

Open SourceAPI DisponívelTool Calling

Especificações

Context Window

131K tokens

Preço Input/1M

$1.20

Preço Output/1M

$1.20

Parâmetros

Velocidade

294 tok/s

Latência (TTFT)

218ms

Max Output

16K tokens

Benchmarks

Resultados do Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct nos principais benchmarks de avaliação de modelos de IA. Scores mais altos indicam melhor performance.

Agentic

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
Terminal-Bench Hard5.0100.0

Coding

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
SciCode23.0100.0
LiveCodeBench17.0100.0
AA Coding Index10.8100.0

Knowledge

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
MMLU-Pro69.0100.0

Long Context

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
AA-LCR7.0100.0

Math

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
AIME 202511.0100.0
AA Math Index11.0100.0

overall

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
AA Intelligence Index13.4100.0

Reasoning

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
GPQA Diamond47.0100.0
IFBench31.0100.0
HLE5.0100.0

Tool Use

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
Tau²-Bench23.0100.0

Informações

Lançamento
15 de outubro de 2024
Tool Calling
✅ Suportado
Visão
❌ Não suportado
Áudio
❌ Não suportado

Análise Completa: Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct

O que é o Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct?

O Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela NVIDIA, classificado como modelo de linguagem (LLM). Focado em processamento de texto e geração de linguagem natural. Como modelo de código aberto, está disponível para download, personalização e deploy on-premises. Com uma janela de contexto de 131K tokens, é adequado para processamento de documentos longos como contratos, livros e bases de código completas.

Preços e Custos em 2026

O Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct é cobrado por uso, com preço de US$ 1.2/1M tokens de input e US$ 1.2/1M tokens de output. Para contextualizar: 1 milhão de tokens equivale a aproximadamente 750 mil palavras, ou cerca de 10 livros de tamanho médio. O posicionamento de preço é intermediário, equilibrando qualidade e custo para a maioria das aplicações profissionais.

Para o mercado brasileiro, é importante considerar o IOF de 6,38% sobre transações internacionais e a variação cambial do dólar. Com o câmbio atual, o custo do Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct em reais fica em torno de R$ 7.40/1M tokens de input (estimativa com IOF incluso).

Benchmarks e Performance

O Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct foi avaliado em 13 benchmarks diferentes, cobrindo categorias como Agentic, Coding, Knowledge, Long Context, Math, overall, Reasoning, Tool Use. Os resultados mostram performance moderada nas avaliações disponíveis.

É importante notar que benchmarks medem aspectos específicos e não capturam toda a experiência de uso. Fatores como qualidade da resposta em português, aderência a instruções complexas e comportamento em conversas longas variam significativamente entre modelos e nem sempre são refletidos nos scores padrão.

Casos de Uso Recomendados

O Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct é adequado para diversas aplicações de inteligência artificial: análise de documentos longos (contratos, processos jurídicos, bases de código), automação com tool calling (integração com APIs, banco de dados, sistemas externos), geração de texto, resumo, tradução e assistência geral.

Comparação com Alternativas

No ecossistema de modelos de IA em 2026, o Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct compete diretamente com modelos de nível similar. A NVIDIA compete neste segmento contra OpenAI, Anthropic, Google e Meta. A escolha entre modelos depende do caso de uso específico, orçamento, requisitos de latência e necessidade de funcionalidades como multimodalidade e tool calling.

Para uma comparação detalhada lado a lado, utilize nossa ferramenta de comparação ou consulte o ranking geral de modelos.

Uso no Brasil e em Português

Para usuários brasileiros, a performance em português é um critério fundamental na escolha de um modelo de IA. A maioria dos benchmarks internacionais testa apenas em inglês, o que pode mascarar diferenças significativas na qualidade de resposta em outros idiomas. O Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct suporta múltiplos idiomas, mas a qualidade em português brasileiro pode variar dependendo da tarefa específica.

Recomendamos testar o modelo com prompts representativos do seu caso de uso em português antes de tomar uma decisão. O SWEN.AI está desenvolvendo um benchmark proprietário em PT-BR com tarefas aderentes ao mercado brasileiro para fornecer comparações mais precisas.

Perguntas Frequentes

O que é o Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct?

NVIDIA's Llama 3.1 Nemotron 70B is a language model designed for generating precise and useful responses. Leveraging [Llama 3.1 70B](/models/meta-llama/llama-3.1-70b-instruct) architecture and Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), it excels...

Quanto custa o Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct?

O Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct custa US$ 1.2/1M tokens de input e US$ 1.2/1M tokens de output. Para uso intensivo (ex.: chatbot de WhatsApp com 100k mensagens/mês), o custo pode variar de R$ 50 a R$ 5.000 dependendo do volume.

O Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct funciona em português?

A maioria dos modelos de IA modernos, incluindo o Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct, suporta português brasileiro. No entanto, a qualidade pode variar — modelos como Claude e Gemini tendem a ter melhor performance em PT-BR. Recomendamos testar com prompts específicos do seu caso de uso.

Como o Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct se compara com outros modelos?

Nos benchmarks disponíveis, o Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct obteve scores como: Terminal-Bench Hard: 5/100, SciCode: 23/100, LiveCodeBench: 17/100. Consulte a tabela completa acima para comparação detalhada.

O Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct é open source?

Sim, o Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct é um modelo de código aberto. Isso significa que você pode fazer deploy on-premises, personalizar via fine-tuning e ter controle total sobre os dados. Verifique a licença específica no repositório oficial.

Última atualização: 29 de maio de 2026 Ver metodologia →