Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1_5
Entwickelt von nvidia, ist Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1_5 ein 49 Milliarden Parameter umfassendes Chat-Modell. Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1_5 is an open-weights chat model with roughly 49 billion parameters.
by nvidia · 49 Mrd. Parameter
Am besten geeignet für
Möglichkeiten, Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1_5 in osFoundry zu nutzen
Mit eigenem Schlüssel verbinden (BYOK)
Öffnen Sie den Schlüssel-Dialog und fügen Sie Ihren nvidia-API-Key ein. osFoundry erkennt Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1_5 automatisch — weisen Sie es im Pipeline-Tab einer Maestro-Rolle (Router, Direct, Orchestrator oder Fallback) zu, und es ist in jedem Chat verfügbar. Ihr Key, Ihr Provider-Konto — kein Token-Aufschlag.
Dedizierten Endpunkt bereitstellen
Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1_5 ist Open-Weights — betreiben Sie es lokal kostenlos oder stellen Sie in Ihrem Workspace einen dedizierten GPU-Endpunkt für reservierte Kapazität ohne Rate Limits bereit.
In einer Room App verwenden
Room Apps deklarieren KI-Funktionen in ihrem Manifest und rufen sie anschließend mit invokeAI auf:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Aus eigenen Anwendungen aufrufen
Sobald ein Modell in Ihrem Workspace eingerichtet ist, können Sie es als API hosten und aus Ihren eigenen Diensten, Skripten oder CI — außerhalb von osFoundry — erreichen.
Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1_5 per API nutzen
Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1_5 wird auch von gehosteten API-Anbietern bereitgestellt — per API nutzen (BYOK), wenn Sie keine GPUs verwalten möchten. Jene Seite listet die Preise pro Anbieter.
Welche Hardware kann Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1_5 ausführen
Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1_5 läuft auf eine einzelne A100 40GB mit Q4-Quantization (~30 GB VRAM mit Reserve für den KV-Cache). Inferenz in voller Präzision erfordert eine H200 141GB oder 2x A100 80GB bei FP16 (~118 GB).
Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1_5 im Vergleich zu ähnlichen Modellen
Lizenz
Nicht angegeben — Lizenzbedingungen nicht angegeben — prüfen Sie die Upstream-Model-Card vor kommerzieller Nutzung.
Konsultieren Sie die Upstream-Dokumentation.
Häufige Fragen zu Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1_5
Ist Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1_5 kostenlos nutzbar?
Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1_5 kann auf Ihrer eigenen Hardware kostenlos lokal betrieben werden. Der gehostete Zugriff über osFoundry wird abgerechnet (Input Free (local), Output Free (local)). Sie können jederzeit zwischen lokal und gehostet wechseln.
Kann ich Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1_5 kommerziell nutzen?
Kommerzielle Nutzung ist unter bestimmten Bedingungen erlaubt. Lizenzbedingungen nicht angegeben — prüfen Sie die Upstream-Model-Card vor kommerzieller Nutzung. Konsultieren Sie die Upstream-Dokumentation.
Wie viel VRAM benötigt Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1_5?
Etwa 30 GB bei Q4-Quantization oder 118 GB bei voller FP16-Präzision. Passt auf eine einzelne A100/H100 80GB.
Kann ich Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1_5 lokal betreiben?
Ja. Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1_5 ist Open-Weights und läuft lokal auf einer Workstation-GPU. Die lokale Runtime von osFoundry übernimmt Modellladen, Quantization und Routing.
Worin ist Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1_5 besonders gut?
Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1_5 eignet sich besonders für text generation.
Wie verwende ich Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1_5 in osFoundry?
Fügen Sie Ihren nvidia-API-Key im Schlüssel-Dialog ein (oder stellen Sie bei selbst hostbaren Modellen die Open Weights bereit), weisen Sie Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1_5 im Pipeline-Tab einer Maestro-Rolle zu und nutzen Sie es anschließend im Chat, in Room Apps über invokeAI oder in Ihren eigenen Anwendungen.
Veröffentlicht von nvidia am 25. Juli 2025. Quelle: https://huggingface.co/nvidia/Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1_5