„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.
Command R+ es el modelo de IA generativa más avanzado de Cohere, diseñado para rendimiento empresarial donde la velocidad, seguridad y calidad de salida son críticas. Optimizado para funcionar eficientemente con infraestructura mínima, supera a modelos de primer nivel como GPT-4o y DeepSeek-V3 tanto en capacidad como en rentabilidad. Con una ventana de contexto extendida de 256K tokens (el doble que la mayoría de modelos líderes),destaca en tareas multilingües complejas y basadas en agentes esenciales para operaciones empresariales modernas. A pesar de su potencia, puede implementarse con solo dos GPU, haciéndolo altamente accesible. Con un rendimiento ultrarrápido de hasta 156 tokens por segundo (aproximadamente 1.75× más rápido que GPT-4o),Command R+ ofrece eficiencia excepcional sin comprometer precisión o profundidad.
| Llama 3.3 70B Instruct | Command A | |
|---|---|---|
Sitio Web
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Proveedor
| ||
Chat
| ||
Fecha de Lanzamiento
| ||
Modalidades
| texto | texto |
Proveedores de API
| Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic | Cohere, Hugging Face, Major cloud providers |
Fecha de Corte de Conocimiento
| 12.2024 | - |
Código Abierto
| Sí | Sí |
Costo de Entrada
| $0.23 por millón de tokens | $2.50 por millón de tokens |
Costo de Salida
| $0.40 por millón de tokens | $10.00 por millón de tokens |
MMLU
| 86% 0-shot, CoT Fuente | 85.5% Fuente |
MMLU-Pro
| 68.9% 5-shot, CoT Fuente | No disponible |
MMMU
| No disponible | No disponible |
HellaSwag
| No disponible | No disponible |
HumanEval
| 88.4% pass@1 Fuente | No disponible |
MATH
| 77% 0-shot, CoT Fuente | 80% Fuente |
GPQA
| 50.5% 0-shot, CoT Fuente | 50.8% Fuente |
IFEval
| 92.1% Fuente | 90.9% Fuente |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Aplicación Móvil | - | - |
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