Quel est le score de Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.5 ?

Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.5 obtient un score IA de 57,8, avec une marge de 47,0 à 68,6. Ce score est provisoire : il repose sur 5 mesures, et le modèle n'a pas de rang. Ce que veut dire ce score : https://quelleia.com/demarche/#que-veut-dire-le-score

Dans quelles tâches Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.5 est-il le plus fort ?

Ses deux meilleures tâches sont maths (62,6) et sciences (59,4). Sa tâche la plus faible est écriture (56,7).

Combien coûte Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.5 ?

0,36 € par million de jetons en entrée et 0,36 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Pour fixer les idées, 1 000 questions de 1 000 jetons, avec des réponses de 500 jetons, coûteraient environ 0,54 € par l'API : c'est une estimation, pas un tarif. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.

Qui édite Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.5 ?

Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.5 est édité par NVIDIA (États-Unis), et il est sorti le 25 juillet 2025. Ses poids sont ouverts, sous licence NVIDIA Open Model License.

Fiche modèle · édition du 9 novembre 2026

Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.5

NVIDIA · États-Unis · sorti le 25 juillet 2025NVIDIA · États-Unis · 25 juillet 2025

Poids ouverts · NVIDIA Open Model License
Mac 48 Go

57,8de 47,0 à 68,6Provisoire · 50 %?

Empreinte?

RaisonnementCode59,1AgentsUsage57,3Maths62,6Sciences59,4FrançaisVisionÉcriture56,7Web

Son bilan?

Pas encore de rang au classement général : il a trop peu de mesures, son score est provisoire.
Pas encore classé en code, maths et sciences : trop peu de mesures.
Pas encore mesuré en raisonnement, tâches d'agent, français, compréhension d'images et création web.

L'application de l'éditeurNVIDIA Build Ce modèle n'y est peut-être plus proposé. (nouvel onglet)

Estimationenviron 0,54 € pour 1 000 questions par l'API, en comptant 1 000 jetons lus et 500 écrits par question. Comment on l'estime

Score général?

57,8de 47,0 à 68,6

RangScore provisoireCouverture50 %5 mesures

Pourquoi ce score ? →Comment lire un score →

Les dix tâches?

Raisonnement
Non mesuré
Code
59,1Provisoire · 8 %
, voir le classement Code
Agents
Non mesuré
Usage
57,3Rang 190 · 100 %
, voir le classement Usage
Maths
62,6Provisoire · 12 %
, voir le classement Maths
Sciences
59,4Provisoire · 20 %
, voir le classement Sciences
Français
Non mesuré
Vision
Non mesuré
Écriture
56,7Rang 190 · 100 %
, voir le classement Écriture
Web
Non mesuré

Peut-il tourner chez vous ?ESTIMATION

Tient à partir d'un Mac de 48 Go (35,5 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple un Mac mini M5 Pro de 48 Go. Mémoire estimée : 34,4 Go.

Carte graphique 48 Gopar exemple Radeon PRO W7900, et 2 autres machinesOui, allégé 4 bits
PC portables GeForce RTXTrop juste
PC portables Intel Core UltraTrop juste
PC portables Snapdragon X2Trop juste
Mac 48 Gopar exemple Mac mini M5 Pro, 48 Go, et une autre machineOui, allégé 4 bits
Ryzen AI Max 64 Gopar exemple Ryzen AI Max+ 395, 64 GoOui, allégé 4 bits
PC portable RTX Spark 64 Gopar exemple Microsoft Surface Laptop Ultra 15 pouces, RTX Spark, 64 Go, et 2 autres machinesOui, allégé 4 bits
Sans carte graphiqueTrop juste
ServeurOui

Mémoire selon la versionAllégée, 4 bits34,4 GoAllégée, 8 bits60,3 GoComplète, 16 bits114,8 GoLe pointillé marque 35,5 Go, la mémoire utile d'un Mac de 48 Go. Au-delà, le modèle ne tient plus sur cette machine.

Vitesse de génération

EstiméIntel Arc Pro B60 Dual 48 Go (deux puces)Carte graphique 48 Go · 456 Go/s · version allégée à 4 bitsde 4,3 à 11 jetons/s estimés
EstiméMac mini M5 Pro, 48 GoMac 48 Go · 307 Go/s · version allégée à 4 bitsde 2,9 à 7,4 jetons/s estimés
EstiméASUS ProArt P14 (H7407BA), RTX Spark, 128 GoPC portable RTX Spark 128 Go · 300 Go/s · version allégée à 8 bitsde 1,6 à 4,1 jetons/s estimés

Estimation pour un contexte court : le débit mémoire de chaque machine divisé par ce que le modèle relit à chaque jeton dans la version qui y tient, ramené à ce que donnent les 7 mesures publiées qui servent d'étalon. Dans chaque famille, la plus petite machine à débit publié où il tient, la moins rapide à mémoire égale. Comment on l’estime.

Les benchmarks mesurent la version complète du modèle. La version allégée fait un peu moins bien. À télécharger avec Ollama, LM Studio ou llama.cpp. Comment on compte la mémoire. Les prix et les marchands sont sur la page de chaque machine.

Pour aller plus loin. Installer Ollama, lancer un premier modèle et fixer la taille du contexte pour qu'il tienne dans la mémoire de la machine. Ollama & les modèles locaux, sur minilabai.com. Un guide du même auteur que QUELLE IA.

Fiche technique

Prix: 0,36 € / 0,36 €entrée / sortie, par million de jetons
Fenêtre de contexte: 131 072 jetonsenviron 98 000 mots
Entrées: Texte
Réflexion: Non communiqué
Paramètres: 49,9 milliards
Licence: NVIDIA Open Model Licensepoids ouverts, téléchargeables
Classe énergétique: Non communiquée
Hébergement en Europe: Non communiqué
Connaissances jusqu'à: Non communiqué

Où le trouver

Liens directs, sans affiliation

Toutes les mesures

5 mesures · d'où vient le score

BenchmarkRésultatÉquivaut à?RéflexionÉtatSource

Arena, questions de maths1 389,1 Elo67,6InconnueACTIFarena.ai

Arena, questions de code1 403,6 Elo60,6InconnueACTIFarena.ai

Arena, questions d'experts1 371,6 Elo60,8InconnueACTIFarena.ai

Arena, texte1 343,3 Elo56,5InconnueACTIFarena.ai

Arena, écriture créative1 303,8 Elo55,3InconnueACTIFarena.ai

En bref

Quel est le score de Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.5 ?: Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.5 obtient un score IA de 57,8, avec une marge de 47,0 à 68,6. Ce score est provisoire : il repose sur 5 mesures, et le modèle n'a pas de rang.?
Dans quelles tâches Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.5 est-il le plus fort ?: Ses deux meilleures tâches sont maths (62,6) et sciences (59,4). Sa tâche la plus faible est écriture (56,7).
Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.5 peut-il tourner en local ?: Tient à partir d'un Mac de 48 Go (35,5 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple un Mac mini M5 Pro de 48 Go. Mémoire estimée : 34,4 Go.
Combien coûte Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.5 ?: 0,36 € par million de jetons en entrée et 0,36 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Pour fixer les idées, 1 000 questions de 1 000 jetons, avec des réponses de 500 jetons, coûteraient environ 0,54 € par l'API : c'est une estimation, pas un tarif. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.
Qui édite Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.5 ?: Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.5 est édité par NVIDIA (États-Unis), et il est sorti le 25 juillet 2025. Ses poids sont ouverts, sous licence NVIDIA Open Model License.