„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.
Mistral Large 2, développé par Mistral, offre une fenêtre contextuelle de 128 000 tokens et est tarifé à 3,00 USD par million de tokens d'entrée et 9,00 USD par million de tokens de sortie. Publié le 24 juillet 2024, le modèle a obtenu un score de 84,0 au benchmark MMLU dans une évaluation 5-shot, démontrant de solides performances dans diverses tâches.
| Llama 3.3 70B Instruct | Mistral Large 2 | |
|---|---|---|
Fournisseur | ||
Site web | ||
Date de sortie | Dec 06, 2024 4 mois ago | Jun 24, 2024 10 mois ago |
Modalités | texte | texte |
Fournisseurs d’API | Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic | Azure AI, AWS Bedrock, Google AI Studio, Vertex AI, Snowflake Cortex |
Date de mise à jour des connaissances | 12.2024 | Inconnu |
Open Source | Oui | Oui |
Tarification d’entrée | $0.23 par million de tokens | $3.00 par million de tokens |
Tarification de sortie | $0.40 par million de tokens | $9.00 par million de tokens |
MMLU | 86% 0-shot, CoT Source | 84% 5-shot Source |
MMLU Pro | 68.9% 5-shot, CoT Source | 50.69% Source |
MMMU | Non disponible | Non disponible |
HellaSwag | Non disponible | Non disponible |
HumanEval | 88.4% pass@1 Source | Non disponible |
MATH | 77% 0-shot, CoT Source | 1.13% Source |
GPQA | 50.5% 0-shot, CoT Source | 24.94% |
IFEval | 92.1% Source | 84.01% |
Application mobile | - | - |
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