Llama 3.1 Nemotron Nano 8B V1
Sorti le 18 mars 2025, Llama 3.1 Nemotron Nano 8B V1 est désormais ancien à l’échelle de l’IA. Ce LLM de NVIDIA compte 8 milliards de paramètres et dérive de Meta Llama 3.1 8B Instruct, avec une architecture Transformer dense à décodeur seul.
Sorti le 18 mars 2025, Llama 3.1 Nemotron Nano 8B V1 est désormais ancien à l’échelle de l’IA. Ce LLM de NVIDIA compte 8 milliards de paramètres et dérive de Meta Llama 3.1 8B Instruct, avec une architecture Transformer dense à décodeur seul.
Son post-entraînement combine plusieurs phases de SFT et de RL consacrées au raisonnement, au suivi d’instructions, au RAG, à l’appel d’outils, aux mathématiques et au code. Il accepte jusqu’à 131 072 tokens de contexte, tandis que son mode de raisonnement s’active ou se désactive par le prompt système.
Caractéristiques
| Caractéristique | Valeur |
|---|---|
| Type | Grand modèle de langage (LLM) |
| Éditeur | NVIDIA |
| Poids | 🟢 Poids ouverts · usage commercial restreint (recherche / non commercial) |
| Licence | Llama 3.1 Community License |
| Date de sortie | 18 mars 2025 |
| Connaissances jusqu'à | 2023-12-31 |
| Multimodal | non |
| Paramètres | 8 milliards |
| Fenêtre de contexte | 131 072 tokens |
| Modalités (entrée → sortie) | text → text |
Performances (benchmarks)
| Benchmark | Score | Rang (LLM) | Source | Fiabilité |
|---|---|---|---|---|
| MATH-500 | 95,4 % | 17ᵉ / 31 | llm-stats | Auto-déclaré |
| MBPP | 84,6 % | 6ᵉ / 33 | llm-stats | Auto-déclaré |
| MT-Bench | 81,0 % | 10ᵉ / 12 | llm-stats | Auto-déclaré |
| IFEval | 79,3 % | 54ᵉ / 65 | llm-stats | Auto-déclaré |
| BFCL v2 | 63,6 % | 5ᵉ / 5 | llm-stats | Auto-déclaré |
| GPQA | 54,1 % | 154ᵉ / 219 | llm-stats | Auto-déclaré |
| AIME 2025 | 47,1 % | 98ᵉ / 108 | llm-stats | Auto-déclaré |
« Auto-déclaré » : score communiqué par l'éditeur, non rejoué indépendamment. « Mesuré » : évalué par un tiers (Epoch AI, LiveBench). Le rang est calculé parmi les LLM évalués sur le même benchmark.
Notre analyse
Forces. À sa sortie, Llama 3.1 Nemotron Nano 8B V1 se plaçait dans le top 42% des 80 LLM de sa génération sur GPQA, un benchmark centré sur des questions scientifiques difficiles. Cette position supérieure au milieu du classement restait honorable sans placer le modèle parmi les références dominantes de son époque. Son post-entraînement couvre plusieurs usages concrets, dont le raisonnement, les préférences de chat, le suivi d’instructions, le RAG, les outils, les mathématiques et le code. Sa fenêtre de 131 072 tokens autorise le traitement de longues entrées textuelles. Le modèle cible principalement l’anglais et les langages de programmation, avec une prise en charge du français, de l’allemand, de l’italien, du portugais, de l’hindi, de l’espagnol et du thaï.
Limites et points d’attention. Avec environ un an d’ancienneté, ce modèle appartient déjà à une génération probablement dépassée et souvent retirée des catalogues des éditeurs. Ses connaissances s’arrêtent au 31 décembre 2023, ce qui limite sa pertinence sur les événements et évolutions ultérieurs. Son classement GPQA d’origine indique une position correcte, mais non dominante, même parmi ses contemporains. Enfin, la Llama 3.1 Community License s’applique avec des poids non ouverts, ce qui restreint l’accès au modèle par rapport à une publication ouverte des poids.
Sources des données : LLM-Stats (llm-stats.com) · OpenRouter (openrouter.ai).