Claude 3.5 Haiku, desarrollado por Anthropic, ofrece una ventana de contexto de 200.000 tokens. El precio está fijado en 1 $ por millón de tokens de entrada y 5 $ por millón de tokens de salida, con posibles ahorros de hasta un 90 % mediante el almacenamiento en caché de prompts y un 50 % a través de la API de Message Batches. Este modelo, lanzado el 4 de noviembre de 2024, destaca en la autocompletación de código, chatbots interactivos, extracción y etiquetado de datos, así como en la moderación de contenido en tiempo real.
„Llama 3.3 70B Instruct“, creado por Meta, es un modelo de lenguaje grande y multilingüe afinado específicamente para tareas basadas en instrucciones y optimizado para aplicaciones conversacionales. Es capaz de procesar y generar texto en varios idiomas, con una ventana de contexto que admite hasta 128.000 tokens. Lanzado el 6 de diciembre de 2024, el modelo supera a numerosos chatbots de código abierto y propietarios en diversas pruebas comparativas de la industria. Utiliza Grouped-Query Attention (GQA) para mejorar la escalabilidad y ha sido entrenado con un conjunto de datos diverso que incluye más de 15 billones de tokens de fuentes públicas. El conocimiento del modelo está actualizado hasta diciembre de 2023.
| Claude 3.5 Haiku | Llama 3.3 70B Instruct | |
|---|---|---|
Sitio Web
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Proveedor
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Chat
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Fecha de Lanzamiento
| ||
Modalidades
| texto | texto |
Proveedores de API
| Anthropic, AWS Bedrock, Vertex AI | Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic |
Fecha de Corte de Conocimiento
| 01.04.2024 | 12.2024 |
Código Abierto
| No | Sí |
Costo de Entrada
| $0.80 por millón de tokens | $0.23 por millón de tokens |
Costo de Salida
| $4.00 | $0.40 por millón de tokens |
MMLU
| No disponible | 86% 0-shot, CoT Fuente |
MMLU-Pro
| 65% 0-shot CoT Fuente | 68.9% 5-shot, CoT Fuente |
MMMU
| No disponible | No disponible |
HellaSwag
| No disponible | No disponible |
HumanEval
| 88.1% 0-shot Fuente | 88.4% pass@1 Fuente |
MATH
| 69.4% 0-shot CoT Fuente | 77% 0-shot, CoT Fuente |
GPQA
| No disponible | 50.5% 0-shot, CoT Fuente |
IFEval
| No disponible | 92.1% Fuente |
SimpleQA
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AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
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LiveCodeBench v5
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Global MMLU (Lite)
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MathVista
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Aplicación Móvil | - |
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