Modellvergleich
Llama 3.1 Instruct 70B
vs. Nemotron 3 Nano 4B
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · Meta, NVIDIA
Empfehlung
NV Nemotron 3 Nano 4B 12 Metrik-Siege Staerkste Bereiche: Eingabepreis, Ausgabepreis, TTFT
Niedrigster Preis
Nemotron 3 Nano 4B
$0.00/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
Nemotron 3 Nano 4B
23.6 Reasoning-Score
Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks
Bestes Coding
Llama 3.1 Instruct 70B
10.9 Coding-Index
Composite Indices
Higher is better; speed and price are normalized
Standard Benchmarks
Only benchmarks with data are shown
Wichtige Unterschiede
Preisunterschied
Nemotron 3 Nano 4B ist ∞x guenstiger bei Eingabetokens als Llama 3.1 Instruct 70B.
Reasoning-Unterschied
Nemotron 3 Nano 4B liegt 2.4 Punkte vor Llama 3.1 Instruct 70B beim Reasoning.
Coding-Unterschied
Llama 3.1 Instruct 70B liegt 0.9 Punkte vor Nemotron 3 Nano 4B beim Coding.
Top-Wahl-Begruendung
Nemotron 3 Nano 4B gewinnt 12 messbare Kategorien, darunter Eingabepreis, Ausgabepreis, TTFT, Latenz.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
Llama 3.1 Instruct 70B
Meta
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Nemotron 3 Nano 4B
NVIDIA
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Welche Antwort war nuetzlicher?
Vollständiger Vergleich
| Metrik | Me Llama 3.1 Instruct 70B | Top-Wahl NV Nemotron 3 Nano 4B |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.56/1M | $0.00/1M |
| Output-Kosten | $0.56/1M | $0.00/1M |
| Gemischt (3:1) | $0.56/1M | — |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Meta | NVIDIA |
| Veröffentlichung | 23. Juli 2024 | 16. März 2026 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 35.0 tok/s | — |
| TTFT | 578ms | — |
| Latenz | 578ms | — |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 100.0 | — |
| Reasoning-Score | 21.2 | 23.6 |
| Intelligenz | 12.5 | 14.7 |
| Coding | 10.9 | 10.0 |
| Mathe | 4.0 | — |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 40.9% | 51.3% |
| MMLU Pro | 67.6% | — |
| HLE | 4.6% | 4.8% |
| LiveCodeBench | 23.2% | — |
| MATH 500 | 64.9% | — |
| AIME 2025 | 4.0% | — |
| AIME (Original) | 17.3% | — |
| SciCode | 26.7% | 16.4% |
| LCR | 6.3% | 16.7% |
| IFBench | 34.4% | 58.2% |
| TAU-bench v2 | 15.2% | 28.1% |
| TerminalBench Hard | 3.0% | 6.8% |
Wichtigste Erkenntnisse
Nemotron 3 Nano 4B bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Nemotron 3 Nano 4B hat das staerkste Reasoning-Profil mit 23.6 Reasoning-Score, basierend auf den verfuegbaren Reasoning-Benchmarks.
Llama 3.1 Instruct 70B erreicht einen 10.9 Coding-Index, und ist damit eine Top-Wahl fuer Softwareentwicklung und Code-Generierung.
Alle Modelle unterstuetzen Kontextfenster von ∞+ Tokens, geeignet fuer lange Dokumente und ausgedehnte Gespraeche.
Wann welches Modell sinnvoll ist
Llama 3.1 Instruct 70B
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
Nemotron 3 Nano 4B
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
