„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.
Amazon Nova Lite est un modèle multimodal polyvalent conçu pour traiter des entrées textuelles, visuelles et vidéo, en produisant des sorties sous forme de texte. Avec une fenêtre contextuelle de 300 000 tokens, il est particulièrement adapté aux interactions en temps réel, à l’analyse de documents et aux réponses aux questions visuelles. Faisant partie des modèles de base Amazon Nova, il prend en charge l'affinage et la distillation, permettant une personnalisation avancée.
Llama 3.3 70B Instruct | Nova Lite | |
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Fournisseur | ||
Site web | - | |
Date de sortie | Dec 06, 2024 4 mois ago | Dec 02, 2024 4 mois ago |
Modalités | texte | texte images vidéo |
Fournisseurs d’API | Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic | Amazon Bedrock |
Date de mise à jour des connaissances | 12.2024 | Délibérément non divulgué |
Open Source | Oui | Non |
Tarification d’entrée | $0.23 par million de tokens | $0.06 par million de tokens |
Tarification de sortie | $0.40 par million de tokens | $0.24 par million de tokens |
MMLU | 86% 0-shot, CoT Source | 80.5% CoT Source |
MMLU Pro | 68.9% 5-shot, CoT Source | Non disponible |
MMMU | Non disponible | Non disponible |
HellaSwag | Non disponible | Non disponible |
HumanEval | 88.4% pass@1 Source | 85.4% pass@1 Source |
MATH | 77% 0-shot, CoT Source | 73.3% CoT Source |
GPQA | 50.5% 0-shot, CoT Source | 42% Main Source |
IFEval | 92.1% Source | 89.7% Source |
Application mobile | - | - |
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