Grok 3 Beta

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

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 BetaLlama 3.3 70B Instruct
ウェブサイト ?
プロバイダー ?
チャット ?
リリース日 ?
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
SimpleQA ?
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AIME 2024
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AIME 2025
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Aider Polyglot ?
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LiveCodeBench v5 ?
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Global MMLU (Lite) ?
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MathVista ?
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モバイルアプリケーション
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