„Llama 3.3 70B Instruct“, a Meta által létrehozott többnyelvű, nagyméretű nyelvi modell, amelyet kifejezetten utasításalapú feladatokhoz finomhangoltak és beszélgetési alkalmazásokhoz optimalizáltak. Több nyelven képes szöveget feldolgozni és generálni, kontextusablaka akár 128 000 tokenig terjed. A 2024. december 6-án megjelent modell számos nyílt forráskódú és saját fejlesztésű chatbotot felülmúl az iparági benchmarkokban. A skálázhatóság javítása érdekében Grouped-Query Attention (GQA) technológiát alkalmaz, és több mint 15 billió tokenből álló, nyilvánosan elérhető forrásokból származó változatos adathalmazon tanult. A modell tudása 2023. decemberéig aktuális.
A Mistral által fejlesztett Mistral Large 2 128 000 tokenes kontextusablakot kínál, és a bemeneti tokenek milliójáért 3,00 USD, a kimeneti tokenek milliójáért pedig 9,00 USD az ára. A 2024. július 24-én kiadott modell 84,0 pontot ért el az MMLU benchmarkon egy 5-shot értékelés során, amely erős teljesítményt mutatott különböző feladatokban.
Llama 3.3 70B Instruct | Mistral Large 2 | |
---|---|---|
Szolgáltató | ||
Weboldal | ||
Kiadási Dátum | Dec 06, 2024 4 hónapok ago | Jun 24, 2024 9 hónapok ago |
Modalitások | szöveg | szöveg |
API Szolgáltatók | Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic | Azure AI, AWS Bedrock, Google AI Studio, Vertex AI, Snowflake Cortex |
Tudás Befejezési Dátuma | 12.2024 | Ismeretlen |
Nyílt Forráskódú | Igen | Igen |
Bemeneti Árazás | $0.23 millió tokenenként | $3.00 millió tokenenként |
Kimeneti Árazás | $0.40 millió tokenenként | $9.00 millió tokenenként |
MMLU | 86% 0-shot, CoT Forrás | 84% 5-shot Forrás |
MMLU Pro | 68.9% 5-shot, CoT Forrás | 50.69% Forrás |
MMMU | Nem elérhető | Nem elérhető |
HellaSwag | Nem elérhető | Nem elérhető |
HumanEval | 88.4% pass@1 Forrás | Nem elérhető |
MATH | 77% 0-shot, CoT Forrás | 1.13% Forrás |
GPQA | 50.5% 0-shot, CoT Forrás | 24.94% |
IFEval | 92.1% Forrás | 84.01% |
Mobilalkalmazás | - | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. Mobil Chatbot Alkalmazások, Sketch
Copyright © 2025 All Right Reserved.