NVIDIA: Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct nvidia/llama-3.1-nemotron-70b-instruct

Модель NVIDIA: Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct от NVIDIA (семейство llama-3) доступна через единый OpenAI-совместимый API НейроГейт — без VPN, с оплатой в рублях, единым ключом для всех 353+ моделей платформы.
Nemotron — open-модели от создателя GPU для AI.

👁 Зрение 🧠 Рассуждение 🎨 Генерация изображений 🎙 Аудио-вход 🔊 Синтез речи 🆓 Бесплатно

131K

контекст, токенов

120 ₽

за 1 млн входных токенов

120 ₽

за 1 млн выходных токенов

возможностей

2023-12

база знаний до

Что такое NVIDIA: Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct

Задачи, где нужна надёжная точность ответов и строгое следование инструкциям на базе мощной 70B-архитектуры с большим контекстом.

NVIDIA Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct — это языковая модель, созданная NVIDIA на базе архитектуры Meta Llama 3.1 70B. Ключевая особенность Nemotron-версии — дополнительная настройка через Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), направленная на повышение точности и практической полезности ответов. Это не просто перепакованная базовая модель: NVIDIA применила собственный процесс выравнивания, чтобы сделать вывод более чётким, следование инструкциям — надёжнее, а ответы — менее склонными к «размытым» формулировкам.

Модель поддерживает контекстное окно в 131 072 токена, что позволяет работать с длинными документами, многошаговыми диалогами и объёмными кодовыми базами. Семейство Llama 3.1 70B само по себе хорошо зарекомендовало себя в задачах рассуждения, генерации кода и работы с текстом — Nemotron-вариант нацелен на то, чтобы сделать эти сильные стороны ещё более выраженными в production-сценариях, где важна предсказуемость поведения модели.

Когда брать эту модель

✓ Генерация и ревью кода с детальными пояснениями
✓ Обработка и суммаризация длинных документов (до ~100k токенов)
✓ Чат-боты и ассистенты, где критична точность следования инструкциям
✓ Многошаговые задачи рассуждения и анализа данных
✓ RAG-пайплайны с большим контекстом

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Проанализируй следующий фрагмент кода на Python, найди потенциальные проблемы с производительностью и предложи конкретные улучшения с объяснением каждого шага.

Использование NVIDIA: Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct через НейроГейт

OpenAI-совместимый эндпоинт https://api.neuralgate.ru/v1 — замени base_url в любом SDK и используй модель по её id.

# Chat completion
curl https://api.neuralgate.ru/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NEURALGATE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "nvidia/llama-3.1-nemotron-70b-instruct",
    "messages": [{"role":"user","content":"Привет!"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-...your-neuralgate-key...",
    base_url="https://api.neuralgate.ru/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="nvidia/llama-3.1-nemotron-70b-instruct",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.NEURALGATE_API_KEY,
  baseURL: "https://api.neuralgate.ru/v1",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "nvidia/llama-3.1-nemotron-70b-instruct",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);