Llama 3.3 70B Instruct vs Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct

Llama 3.3 70B Instruct

„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.

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct

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
Anbieter	Meta	NVIDIA
Webseite	Open	Open
Veröffentlichungsdatum	Dec 06, 2024 4 Monate ago	Oct 15, 2023 1 Jahr ago
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
Mobile Anwendung	-	-

Llama 3.3 70B Instruct

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct

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Llama 3.3 70B Instruct vs Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct