Claude 3.5 Haiku, développé par Anthropic, offre une fenêtre de contexte de 200 000 tokens. Son prix est fixé à 1 $ par million de tokens d’entrée et 5 $ par million de tokens de sortie, avec des économies potentielles allant jusqu'à 90 % grâce à la mise en cache des invites et 50 % via l'API Message Batches. Ce modèle, lancé le 4 novembre 2024, excelle dans l'autocomplétion de code, les chatbots interactifs, l’extraction et l’étiquetage de données, ainsi que la modération de contenu en temps réel.
„Llama 3.3 70B Instruct“, conçu par Meta, est un grand modèle de langage multilingue spécialement affiné pour les tâches basées sur des instructions et optimisé pour les applications conversationnelles. Il peut traiter et générer du texte en plusieurs langues, avec une fenêtre contextuelle prenant en charge jusqu'à 128 000 tokens. Lancé le 6 décembre 2024, le modèle surpasse de nombreux chatbots open-source et propriétaires selon divers benchmarks industriels. Il utilise le Grouped-Query Attention (GQA) pour améliorer l'évolutivité et a été entraîné sur un ensemble de données diversifié comprenant plus de 15 billions de tokens provenant de sources publiques. Les connaissances du modèle sont à jour jusqu'en décembre 2023.
| Claude 3.5 Haiku | Llama 3.3 70B Instruct | |
|---|---|---|
Fournisseur | ||
Site web | ||
Date de sortie | Nov 04, 2024 5 mois ago | Dec 06, 2024 4 mois ago |
Modalités | texte | texte |
Fournisseurs d’API | Anthropic, AWS Bedrock, Vertex AI | Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic |
Date de mise à jour des connaissances | 01.04.2024 | 12.2024 |
Open Source | Non | Oui |
Tarification d’entrée | $0.80 par million de tokens | $0.23 par million de tokens |
Tarification de sortie | $4.00 | $0.40 par million de tokens |
MMLU | Non disponible | 86% 0-shot, CoT Source |
MMLU Pro | 65% 0-shot CoT Source | 68.9% 5-shot, CoT Source |
MMMU | Non disponible | Non disponible |
HellaSwag | Non disponible | Non disponible |
HumanEval | 88.1% 0-shot Source | 88.4% pass@1 Source |
MATH | 69.4% 0-shot CoT Source | 77% 0-shot, CoT Source |
GPQA | Non disponible | 50.5% 0-shot, CoT Source |
IFEval | Non disponible | 92.1% Source |
Application mobile | - |
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