„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 Micro est un modèle textuel optimisé pour le coût et la rapidité. Avec une fenêtre de contexte de 128K tokens, il excelle dans des tâches telles que le résumé de texte, la traduction, le chat interactif et le codage basique. Publié dans le cadre des modèles fondamentaux Amazon Nova, il prend en charge l'ajustement fin et la distillation pour une personnalisation sur des données propriétaires.
| Llama 3.3 70B Instruct | Nova Micro | |
|---|---|---|
Fournisseur | ||
Site web | ||
Date de sortie | Dec 06, 2024 4 mois ago | Dec 02, 2024 4 mois ago |
Modalités | texte | texte |
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 | $0.04 par million de tokens |
Tarification de sortie | $0.40 par million de tokens | $0.14 par million de tokens |
MMLU | 86% 0-shot, CoT Source | 77.6% CoT Source |
MMLU Pro | 68.9% 5-shot, CoT Source | - |
MMMU | Non disponible | - |
HellaSwag | Non disponible | - |
HumanEval | 88.4% pass@1 Source | 81.1% pass@1 Source |
MATH | 77% 0-shot, CoT Source | 69.3% CoT Source |
GPQA | 50.5% 0-shot, CoT Source | 40% Main Source |
IFEval | 92.1% Source | 87.2% Source |
Application mobile | - | - |
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