Dieses Modell ist veraltet. Wir messen die Leistung nur noch für die Standard-Workload mit 10.000 Eingabe-Tokens. Ergebnisse für andere Workloads sind historische Daten und werden nicht mehr aktualisiert.

NVIDIA hat eine neuere Version veröffentlicht: Nemotron 3 Super 120B A12B. Wir empfehlen, diese als Alternative in Betracht zu ziehen.

NVIDIA

•

Llama Nemotron Super 49B v1.5

•

Open weights model

•

Released Juli 2025

Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Non-reasoning): Analyse von Intelligenz, Leistung und Preis

Name: Intelligenz
Creator: Artificial Analysis
License: https://artificialanalysis.ai/docs/legal/Terms-of-Use.pdf

Ausprobieren Benchmarks der API-Anbieter

IntelligenzUpdated

Artificial Analysis Intelligence Index

* Geschätzt

Geschwindigkeit

k. A.

Ausgabetokens pro Sekunde

Kosten

Eingabe -Ausgabe -

k. A.

Kosten pro Intelligence-Index-Aufgabe

Ausführlichkeit

k. A.

Ausgabetokens im Intelligence Index

Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Non-reasoning) zählt bei der Intelligenz zu den überdurchschnittlichen Modellen und ist preislich gut aufgestellt im Vergleich zu anderen Modellen ohne Reasoning mit offenen Gewichten ähnlicher Größe. Das Modell unterstützt Text als Eingabe und Text als Ausgabe. Das Kontextfenster umfasst 128k Tokens.

Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Non-reasoning) erzielt im Artificial Analysis Intelligence Index einen Wert von 7 und liegt damit über dem Durchschnitt der vergleichbaren Modelle (Median: 7).

Reasoning	Nein Diese Seite zeigt die Version dieses Modells ohne Reasoning. Möglicherweise gibt es auch eine Reasoning-Variante.
Eingabemodalität	Unterstützt: Text
Ausgabemodalität	Unterstützt: Text
Kontextfenster	128k ~192 A4-Seiten in Arial mit Schriftgröße 12
Gesamtparameter	49B
Lizenz	NVIDIA Open Model License Agreement
Modellgewichte	Hugging Face

Metriken werden mit Modellen derselben Klasse verglichen:

Modelle ohne Reasoning → Vergleich nur mit anderen Modellen ohne Reasoning
Reasoning-Modelle → Vergleich mit Reasoning-Modellen und Modellen ohne Reasoning
Modelle mit offenen Gewichten → Vergleich nur mit anderen Modellen mit offenen Gewichten derselben Größenklasse:

Sehr klein: ≤4B Parameter
Klein: 4B–40B Parameter
Mittel: 40B–150B Parameter
Groß: >150B Parameter

Proprietäre Modelle → Vergleich mit proprietären Modellen und Modellen mit offenen Gewichten derselben Preisklasse anhand eines Mischpreisverhältnisses von 3:1 für Eingabe/Ausgabe:

<$0.15 pro 1 Mio. Tokens
$0.15–$1 pro 1 Mio. Tokens
>$1 pro 1 Mio. Tokens

Updated

Intelligenz

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

Not publicly available

Geschwindigkeit

Output tokens per second · Higher is better

Kosten pro Aufgabe

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Lower is better

Not publicly available

IntelligenzUpdated

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 incorporates 10 evaluations: AA-Briefcase v1.1, GDPval-AA v2.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1

Not publicly available

Estimate (independent evaluation forthcoming)

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 includes: AA-Briefcase v1.1, GDPval-AA v2.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Artificial Analysis Intelligence Index: Open Weights vs. proprietär

Not publicly available

Estimate (independent evaluation forthcoming)

Indicates whether the model weights are available. Models are labelled as 'Commercial Use Restricted' if commercial use is limited by conditions, and as 'Non-commercial' if the license prohibits commercial use.

Benchmarks

Intelligence Evaluations

Intelligence evaluations measured independently by Artificial Analysis · Higher is better

Not publicly available

AA-Briefcase v1.1Updated

Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000

GDPval-AA v2.1Updated

Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000

AutomationBench-AA

Agentic SaaS workflows

Terminal-Bench 4.0

Agentic coding & terminal use

SciCodeUnder review

Coding

Humanity's Last Exam

Reasoning & knowledge

GDP.pdf

Professional document reasoning, All-pass

CritPtUnder review

Physics reasoning

AA-Omniscience Accuracy

Knowledge

AA-Omniscience Non-Hallucination Rate

1 - hallucination rate

AA-LCR v1.1

Long context reasoning

Harvey LAB-AA

Legal agentic work, criterion pass rate

EnterpriseOps-Gym-AA

Agentic business operations

Terminal-Bench-Science 0.1New

Agentic scientific research workflows in a terminal

AA-AnalystAgent

Quantitative analysis on spreadsheets & documents

ITBench-AA

Kubernetes incident root-cause analysis

MMMU-Pro

Visual reasoning

MLCR-AA

Medical long context reasoning

While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

AA-Omniscience

AA-Omniscience Index

AA-Omniscience Index (higher is better) measures knowledge reliability and hallucination. It rewards correct answers, penalizes hallucinations, and has no penalty for refusing to answer. Scores range from -100 to 100, where 0 means as many correct as incorrect answers, and negative scores mean more incorrect than correct.

Not publicly available

Openness Index

Artificial Analysis Openness Index: Wert

Der Openness Index bewertet die Offenheit von Modellen auf einer normierten Skala von 0 bis 100 (höher bedeutet offener)

Vergleiche des Intelligence Index

Intelligence Index vs. Kosten pro Intelligence-Index-Aufgabe

Artificial Analysis Intelligence Index · Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task

Most attractive quadrant

Pareto line

Weighted average cost per Intelligence Index task. Each evaluation’s cost is calculated from input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices, divided by task count, and weighted by its Intelligence Index weight.

Kosten

Kosten pro Intelligence-Index-Aufgabe

Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task, segmented by token type. Lower is better

Not publicly available

Kosten für die Durchführung des Artificial Analysis Intelligence Index

Cost (USD) to run all evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index

Not publicly available

The cost to run the evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index, calculated using the model's input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices and the number of tokens used across evaluations (excluding repeats).

Preise: Cache-Treffer, Eingabe und Ausgabe

Price (USD per M Tokens)

Not publicly available

Price per token for cached prompts (previously processed), typically offering a significant discount compared to regular input price, represented as USD per million tokens. The values shown here are the cache hit price; cache write and cache storage are billed separately and vary by provider — see "Cache pricing by provider" for detail.

Kontextfenster

Context window: tokens limit · Higher is better

Not publicly available

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

Modellgröße (nur Modelle mit offenen Gewichten)

Modellgröße: Gesamtparameter und aktive Parameter

Comparison between total model parameters and parameters active during inference (billions)

The total number of trainable weights and biases in the model, expressed in billions. These parameters are learned during training and determine the model's ability to process and generate responses.

The number of parameters actually executed during each inference forward pass, expressed in billions. For Mixture of Experts (MoE) models, a routing mechanism selects a subset of experts per token, resulting in fewer active than total parameters. Dense models use all parameters, so active equals total.

Häufig gestellte Fragen

Häufige Fragen zu Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Non-reasoning)

Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Non-reasoning) wurde am 25. Juli 2025 veröffentlicht.

Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Non-reasoning) wurde von NVIDIA entwickelt.

Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Non-reasoning) erzielt im Artificial Analysis Intelligence Index einen geschätzten Wert von 7 und liegt damit im Vergleich zu anderen Modellen ohne Reasoning mit offenen Gewichten ähnlicher Größe über dem Durchschnitt (Median: 7).

Nein, Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Non-reasoning) ist kein Reasoning-Modell. Es antwortet direkt, ohne längeres Chain-of-Thought-Reasoning.

Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Non-reasoning) unterstützt Text als Eingabe.

Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Non-reasoning) unterstützt Text als Ausgabe.

Nein, Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Non-reasoning) unterstützt keine Bildeingaben. Es kann nur Text verarbeiten.

Nein, Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Non-reasoning) ist nicht multimodal. Es unterstützt nur Text als Eingabe.

Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Non-reasoning) hat ein Kontextfenster von 130k Tokens. Es bestimmt, wie viel Text und Gesprächsverlauf das Modell in einer einzelnen Anfrage verarbeiten kann.

Ja, Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Non-reasoning) hat offene Gewichte. Die Modellgewichte sind öffentlich verfügbar und können zum Selbsthosten heruntergeladen werden.

Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Non-reasoning) hat 49 Milliarden Parameter.

Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Non-reasoning) wird unter der Lizenz NVIDIA Open Model License Agreement veröffentlicht. Diese Lizenz erlaubt die kommerzielle Nutzung. Lizenz anzeigen

Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Non-reasoning) erzielt im Artificial Analysis Intelligence Index einen Wert von 7. Dieser zusammengesetzte Benchmark bewertet Modelle in den Bereichen Schlussfolgern, Wissen, Mathematik und Programmierung.

Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Non-reasoning) ist ein Modell mit offenen Gewichten, das selbst gehostet werden kann. Anbieter anzeigen

Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Non-reasoning) ist ein Modell mit offenen Gewichten, das heruntergeladen und selbst gehostet werden kann. Anbieter vergleichen

Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Non-reasoning): Analyse von Intelligenz, Leistung und Preis

Modellübersicht

IntelligenzUpdated

Geschwindigkeit

Kosten

Ausführlichkeit

Zusammenfassung des Vergleichs

Technische Spezifikationen

39 Modelle in dieser Klasse

Intelligenz

Geschwindigkeit

Kosten pro Aufgabe

IntelligenzUpdated

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index: Open Weights vs. proprietär

Artificial Analysis Intelligence Index

Open Weights

Benchmarks

Intelligence Evaluations

Intelligence Evaluation Relevance

Artificial Analysis Intelligence Index

AA-Omniscience

AA-Omniscience Index

AA-Omniscience Index

Openness Index

Artificial Analysis Openness Index: Wert

Vergleiche des Intelligence Index

Intelligence Index vs. Kosten pro Intelligence-Index-Aufgabe

Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index

Kosten

Kosten pro Intelligence-Index-Aufgabe

Cost per Intelligence Index Task

Kosten für die Durchführung des Artificial Analysis Intelligence Index

Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

Preise: Cache-Treffer, Eingabe und Ausgabe

Cache Hit

Kontextfenster

Kontextfenster

Context Window for RAG

Context Window

Modellgröße (nur Modelle mit offenen Gewichten)

Modellgröße: Gesamtparameter und aktive Parameter

Total Parameters

Active Parameters at Inference Time

Häufig gestellte Fragen

Wann wurde Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Non-reasoning) veröffentlicht?

Wer hat Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Non-reasoning) entwickelt?

Wie intelligent ist Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Non-reasoning)?

Ist Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Non-reasoning) ein Reasoning-Modell?

Welche Eingabemodalitäten unterstützt Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Non-reasoning)?

Welche Ausgabemodalitäten unterstützt Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Non-reasoning)?

Kann Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Non-reasoning) Bilder verarbeiten?

Ist Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Non-reasoning) multimodal?

Wie groß ist das Kontextfenster von Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Non-reasoning)?

Hat Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Non-reasoning) offene Gewichte?

Wie viele Parameter hat Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Non-reasoning)?

Unter welcher Lizenz steht Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Non-reasoning)?

Wie schneidet Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Non-reasoning) in Benchmarks ab?

Ist Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Non-reasoning) über eine API verfügbar?

Wo kann ich Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Non-reasoning) verwenden?