Сравнение моделей Llama 3.3 Nemotron Super 49B V1.5 vs Qwen3 30B A3B

× nvidia/llama-3.3-nemotron-super-49b-v1.5

Llama-3.3-Nemotron-Super-49B-v1.5 — англоцентричная модель рассуждений/чата на 49B параметров, производная от Meta Llama-3.3-70B-Instruct с контекстом 128K. Она пост‑обучена для агентных рабочих процессов (RAG, вызов инструментов) через SFT на математике, коде, науке и многоходовом чате, затем через несколько стадий RL: Reward‑aware Preference Optimization (RPO) для выравнивания, RL with Verifiable Rewards (RLVR) для пошаговых рассуждений и итеративное DPO для улучшения поведения при использовании инструментов. Дистилляционно‑управляемый Neural Architecture Search («Puzzle») заменяет часть attention‑блоков и варьирует ширину FFN для уменьшения памяти и повышения throughput, позволяя развёртывание на одном GPU (H100/H200) при сохранении следования инструкциям и качества CoT. Во внутренних оценках (NeMo-Skills, до 16 прогонов, temp = 0.6, top_p = 0.95) модель показывает сильные результаты по рассуждениям/кодингу: например, MATH500 pass@1 = 97.4, AIME-2024 = 87.5, AIME-2025 = 82.71, GPQA = 71.97, LiveCodeBench (24.10–25.02) = 73.58 и MMLU-Pro (CoT) = 79.53. Модель ориентирована на практическую эффективность инференса (высокие токены/с, сниженное потребление VRAM) с поддержкой Transformers/vLLM и явными режимами «reasoning on/off» (по умолчанию chat‑first; при отключении рекомендуется greedy). Подходит для построения агентов, ассистентов и систем долговременного поиска, где важен баланс точности/стоимости и надёжное использование инструментов.

× qwen/qwen3-30b-a3b

Qwen3, новое поколение в серии крупных языковых моделей Qwen, сочетает плотные и mixture‑of‑experts (MoE) архитектуры, чтобы превосходно справляться с рассуждениями, многоязычной поддержкой и продвинутыми агентными задачами. Её уникальная способность бесшовно переключаться между режимом thinking для сложных рассуждений и режимом non‑thinking для эффективного диалога обеспечивает универсальную, высококачественную работу. Существенно превосходя предыдущие модели вроде QwQ и Qwen2.5, Qwen3 обеспечивает более сильные результаты в математике, программировании, здравом смысле, творческом письме и интерактивном диалоге. Вариант Qwen3‑30B‑A3B включает 30.5 млрд параметров (3.3 млрд активных), 48 слоёв, 128 экспертов (8 активируются на задачу) и поддерживает контекст до 131K токенов с YaRN, задавая новый стандарт среди open‑source моделей.