Claude 3.5 Haiku, entwickelt von Anthropic, bietet ein Kontextfenster von 200.000 Token. Die Preisgestaltung beträgt 1 $ pro Million Eingabe-Token und 5 $ pro Million Ausgabe-Token, mit möglichen Einsparungen von bis zu 90 % durch Prompt-Caching und 50 % über die Message Batches API. Dieses Modell, das am 4. November 2024 veröffentlicht wurde, zeichnet sich durch Codevervollständigung, interaktive Chatbots, Datenextraktion und -kennzeichnung sowie Echtzeit-Inhaltsmoderation aus.
„Llama 3.3 70B Instruct“, entwickelt von Meta, ist ein mehrsprachiges großes Sprachmodell, das speziell für auf Anweisungen basierende Aufgaben feinabgestimmt und für Konversationsanwendungen optimiert wurde. Es kann Texte in mehreren Sprachen verarbeiten und generieren, mit einem Kontextfenster, das bis zu 128.000 Token unterstützt. Das Modell wurde am 6. Dezember 2024 veröffentlicht und übertrifft zahlreiche Open-Source- und proprietäre Chatmodelle in verschiedenen Branchenbenchmarks. Es nutzt Grouped-Query Attention (GQA),um die Skalierbarkeit zu verbessern, und wurde mit einem vielfältigen Datensatz trainiert, der über 15 Billionen Token aus öffentlich zugänglichen Quellen umfasst. Das Modellwissen ist auf dem Stand von Dezember 2023.
| Claude 3.5 Haiku | Llama 3.3 70B Instruct | |
|---|---|---|
Anbieter | ||
Webseite | ||
Veröffentlichungsdatum | Nov 04, 2024 5 Monate ago | Dec 06, 2024 4 Monate ago |
Modalitäten | Text | Text |
API-Anbieter | Anthropic, AWS Bedrock, Vertex AI | Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic |
Datum des Wissensstandes | 01.04.2024 | 12.2024 |
Open Source | Nein | Ja |
Preisgestaltung Eingabe | $0.80 pro Million Token | $0.23 pro Million Token |
Preisgestaltung Ausgabe | $4.00 | $0.40 pro Million Token |
MMLU | Nicht verfügbar | 86% 0-shot, CoT Quelle |
MMLU Pro | 65% 0-shot CoT Quelle | 68.9% 5-shot, CoT Quelle |
MMMU | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
HellaSwag | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
HumanEval | 88.1% 0-shot Quelle | 88.4% pass@1 Quelle |
MATH | 69.4% 0-shot CoT Quelle | 77% 0-shot, CoT Quelle |
GPQA | Nicht verfügbar | 50.5% 0-shot, CoT Quelle |
IFEval | Nicht verfügbar | 92.1% Quelle |
Mobile Anwendung | - |
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