„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.
NVIDIAs Llama 3.1 Nemotron 70B ist ein leistungsstarkes Sprachmodell, das für die Bereitstellung präziser und informativer Antworten optimiert ist. Basierend auf der Llama 3.1 70B-Architektur und durch Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) verbessert, erreicht es Spitzenleistungen in Benchmarks zur automatischen Ausrichtung. Entwickelt für Anwendungen, die hohe Präzision bei der Antwortgenerierung und Hilfsbereitschaft erfordern, eignet sich dieses Modell ideal für eine Vielzahl von Benutzeranfragen in verschiedenen Bereichen.
| Llama 3.3 70B Instruct | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | |
|---|---|---|
Webseite
| ||
Anbieter
| ||
Chat
| ||
Veröffentlichungsdatum
| ||
Modalitäten
| Text | Text |
API-Anbieter
| Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic | OpenRouter |
Datum des Wissensstandes
| 12.2024 | - |
Open Source
| Ja | Ja |
Preisgestaltung Eingabe
| $0.23 pro Million Token | $0.35 pro Million Token |
Preisgestaltung Ausgabe
| $0.40 pro Million Token | $0.40 pro Million Token |
MMLU
| 86% 0-shot, CoT Quelle | 85% 5-shot Quelle |
MMLU-Pro
| 68.9% 5-shot, CoT Quelle | Nicht verfügbar |
MMMU
| Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
HellaSwag
| Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
HumanEval
| 88.4% pass@1 Quelle | 75% Quelle |
MATH
| 77% 0-shot, CoT Quelle | 71% Quelle |
GPQA
| 50.5% 0-shot, CoT Quelle | Nicht verfügbar |
IFEval
| 92.1% Quelle | Nicht verfügbar |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
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Global MMLU (Lite)
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MathVista
| - | - |
Mobile Anwendung | - | - |
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