fedi-index의 Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct
분야별 점수와 그 구성, 가성비, 로컬 실행, 추이.
fedi-index · 종합
C 1,266 ±5
백분위 29 · #208 · 잠정
사람의 선호 / 문제 해결
1,270 / —
사람 투표와 벤치마크, Elo-eq
가성비
-95
100만 토큰당 US$0.4849, 제공업체 2곳 중앙값
내 하드웨어에서
기준 환경에 적재되지 않습니다.
점수 구성
C 종합 1,266 [1,261–1,270] 백분위 29 · #208 · 구성 요소: 6 잠정
| 소스 | 구성 요소 | 값 | Elo-eq | 가중치 | 측정일 | 변형 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/overall
|
1,283 ±3.93 | 1,283 ±4 | 27.5% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/hard_prompts
|
1,266 ±6.48 | 1,274 ±6 | 25.6% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/instruction_following
|
1,252 ±5.52 | 1,273 ±5 | 13.1% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/expert
|
1,242 ±14 | 1,266 ±11 | 9.5% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/multi_turn
|
1,275 ±8.50 | 1,286 ±8 | 5.8% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,238 ±8.86 | 1,250 ±8 | 5.6% | 2026-10-02 | — |
가중치는 점수에서 해당 구성 요소가 차지하는 비중입니다(나머지는 사전값으로, 데이터가 적은 모델을 모집단 중앙값 쪽으로 끌어당깁니다). 방법론
C 코딩 1,260 [1,248–1,272] 백분위 28 · #199 · 구성 요소: 1 잠정
| 소스 | 구성 요소 | 값 | Elo-eq | 가중치 | 측정일 | 변형 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/coding
|
1,272 ±7.78 | 1,267 ±7 | 88.8% | 2026-10-02 | — |
가중치는 점수에서 해당 구성 요소가 차지하는 비중입니다(나머지는 사전값으로, 데이터가 적은 모델을 모집단 중앙값 쪽으로 끌어당깁니다). 방법론
C 수학 1,260 [1,246–1,274] 백분위 31 · #177 · 구성 요소: 1 잠정
| 소스 | 구성 요소 | 값 | Elo-eq | 가중치 | 측정일 | 변형 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/math
|
1,271 ±8.61 | 1,269 ±8 | 86.0% | 2026-10-02 | — |
가중치는 점수에서 해당 구성 요소가 차지하는 비중입니다(나머지는 사전값으로, 데이터가 적은 모델을 모집단 중앙값 쪽으로 끌어당깁니다). 방법론
C 글쓰기 1,272 [1,260–1,285] 백분위 32 · #183 · 구성 요소: 2 잠정
| 소스 | 구성 요소 | 값 | Elo-eq | 가중치 | 측정일 | 변형 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/creative_writing
|
1,269 ±9.50 | 1,294 ±10 | 59.6% | 2026-10-02 | — |
| LMArena |
text/longer_query
|
1,238 ±8.86 | 1,250 ±8 | 32.4% | 2026-10-02 | — |
가중치는 점수에서 해당 구성 요소가 차지하는 비중입니다(나머지는 사전값으로, 데이터가 적은 모델을 모집단 중앙값 쪽으로 끌어당깁니다). 방법론
D 언어: 繁體中文 1,260 [1,245–1,276] 백분위 24 · #170 · 구성 요소: 1 잠정
| 소스 | 구성 요소 | 값 | Elo-eq | 가중치 | 측정일 | 변형 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/chinese
|
1,263 ±11 | 1,265 ±9 | 92.3% | 2026-10-02 | — |
가중치는 점수에서 해당 구성 요소가 차지하는 비중입니다(나머지는 사전값으로, 데이터가 적은 모델을 모집단 중앙값 쪽으로 끌어당깁니다). 방법론
C 언어: English 1,292 [1,282–1,302] 백분위 34 · #180 · 구성 요소: 1 잠정
| 소스 | 구성 요소 | 값 | Elo-eq | 가중치 | 측정일 | 변형 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/english
|
1,315 ±5.05 | 1,298 ±5 | 93.4% | 2026-10-02 | — |
가중치는 점수에서 해당 구성 요소가 차지하는 비중입니다(나머지는 사전값으로, 데이터가 적은 모델을 모집단 중앙값 쪽으로 끌어당깁니다). 방법론
D 언어: Русский 1,248 [1,233–1,262] 백분위 20 · #187 · 구성 요소: 1 잠정
| 소스 | 구성 요소 | 값 | Elo-eq | 가중치 | 측정일 | 변형 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LMArena |
text/russian
|
1,227 ±8.80 | 1,251 ±8 | 92.6% | 2026-10-02 | — |
가중치는 점수에서 해당 구성 요소가 차지하는 비중입니다(나머지는 사전값으로, 데이터가 적은 모델을 모집단 중앙값 쪽으로 끌어당깁니다). 방법론
추이
표로 보기
| 모델 | 2026-10 |
|---|---|
| Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | 1,266 C |
배지
내 사이트나 README에 모델의 fedi-index를 표시하세요. 배지는 자동으로 업데이트되며 이 페이지로 연결됩니다.
데이터는 CC BY 4.0: fedi.software 링크를 유지해 주세요.