Grok 3は、xAIの最も先進的なモデルで、以前の最先端モデルの10倍の計算能力を持つColossusスーパークラスターでトレーニングされています。1Mトークンのコンテキストウィンドウと高度な推論能力を誇り、大規模な強化学習によって強化され、複雑な問題を解決するために数秒から数分にわたる深い思考プロセスを可能にします。このモデルは、学術ベンチマークと実世界のユーザー評価でトップクラスのパフォーマンスを達成し、Chatbot Arenaで1402のEloスコアを獲得しました。Grok 3 Miniとともにリリースされ、合理化された推論に最適化されたコスト効率の高いバリアントです。
Llama 3.3 70B Instructは、Metaによって作成された多言語大規模言語モデルで、指示ベースのタスクに特化してファインチューニングされ、会話アプリケーション向けに最適化されています。128,000トークンまでのコンテキストウィンドウをサポートし、複数の言語でテキストを処理および生成できます。2024年12月6日にリリースされ、さまざまな業界ベンチマークで数多くのオープンソースおよびプロプライエタリチャットモデルを上回ります。スケーラビリティを向上させるためにGrouped-Query Attention（GQA）を利用し、公開されているソースから15兆トークンを超える多様なデータセットでトレーニングされています。モデルの知識は2023年12月まで最新です。
| Grok 3 Beta | Llama 3.3 70B Instruct | |
|---|---|---|
プロバイダー | ||
ウェブサイト | ||
リリース日 | Jan 19, 2025 3 ヶ月 ago | Dec 06, 2024 4 ヶ月 ago |
モダリティ | テキスト 画像 動画 | テキスト |
APIプロバイダー | xAI | Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic |
知識のカットオフ日 | 2025-01 | 12.2024 |
オープンソース | いいえ | はい |
入力料金 | 利用不可 | $0.23 100万トークンあたり |
出力料金 | 利用不可 | $0.40 100万トークンあたり |
MMLU | 利用不可 | 86% 0-shot, CoT ソース |
MMLU Pro | 79.9% Base model ソース | 68.9% 5-shot, CoT ソース |
MMMU | 78% With Think mode ソース | 利用不可 |
HellaSwag | 利用不可 | 利用不可 |
HumanEval | 利用不可 | 88.4% pass@1 ソース |
MATH | 利用不可 | 77% 0-shot, CoT ソース |
GPQA | 84.6% With Think mode, Diamond ソース | 50.5% 0-shot, CoT ソース |
IFEval | 利用不可 | 92.1% ソース |
モバイルアプリケーション | - |
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