„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.
Amazon Nova Lite es un modelo multimodal versátil diseñado para procesar entradas de texto, imágenes y videos, generando salidas basadas en texto. Con una ventana de contexto de 300.000 tokens, es ideal para interacciones en tiempo real, análisis de documentos y respuesta a preguntas visuales. Como parte de los modelos fundacionales de Amazon Nova, admite ajuste fino y destilación, permitiendo una personalización avanzada.
| Llama 3.3 70B Instruct | Nova Lite | |
|---|---|---|
Proveedor | ||
Sitio Web | - | |
Fecha de Lanzamiento | Dec 06, 2024 4 meses ago | Dec 02, 2024 4 meses ago |
Modalidades | texto | texto imágenes video |
Proveedores de API | Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic | Amazon Bedrock |
Fecha de Corte de Conocimiento | 12.2024 | Intencionalmente no divulgado |
Código Abierto | Sí | No |
Costo de Entrada | $0.23 por millón de tokens | $0.06 por millón de tokens |
Costo de Salida | $0.40 por millón de tokens | $0.24 por millón de tokens |
MMLU | 86% 0-shot, CoT Fuente | 80.5% CoT 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 | 85.4% pass@1 Fuente |
MATH | 77% 0-shot, CoT Fuente | 73.3% CoT Fuente |
GPQA | 50.5% 0-shot, CoT Fuente | 42% Main Fuente |
IFEval | 92.1% Fuente | 89.7% Fuente |
Aplicación Móvil | - | - |
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