Llama 3.3 70B Instruct vs Command A

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。

Command A

Command R+はCohereの最先端生成AIモデルで、速度、セキュリティ、出力品質が重要な企業向けに設計されています。最小限のインフラで効率的に動作し、GPT-4oやDeepSeek-V3などのトップモデルを能力とコスト効率の両面で上回ります。256Kトークンの拡張コンテキストウィンドウ（主要モデルの約2倍）を備え、現代のビジネス運用に不可欠な複雑な多言語タスクやエージェントベースのタスクに優れています。高い性能ながらわずか2つのGPUで展開可能で、アクセスしやすくなっています。最大156トークン/秒というGPT-4o比約1.75倍の驚異的なスループットを実現し、精度や深さを損なうことなく卓越した効率性を提供します。

	Llama 3.3 70B Instruct	Command A
プロバイダー	Meta	Cohere
ウェブサイト	Open	Open
リリース日	Dec 06, 2024 4 ヶ月 ago	Mar 14, 2025 1 ヶ月 ago
モダリティ	テキスト ?	テキスト ?
APIプロバイダー	Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic	Cohere, Hugging Face, Major cloud providers
知識のカットオフ日	12.2024	-
オープンソース	はい	はい
入力料金	$0.23 100万トークンあたり	$2.50 100万トークンあたり
出力料金	$0.40 100万トークンあたり	$10.00 100万トークンあたり
MMLU	86% 0-shot, CoT ソース	85.5% ソース
MMLU Pro	68.9% 5-shot, CoT ソース	利用不可
MMMU	利用不可	利用不可
HellaSwag	利用不可	利用不可
HumanEval	88.4% pass@1 ソース	利用不可
MATH	77% 0-shot, CoT ソース	80% ソース
GPQA	50.5% 0-shot, CoT ソース	50.8% ソース
IFEval	92.1% ソース	90.9% ソース
モバイルアプリケーション	-	-

Llama 3.3 70B Instruct

Command A

プロバイダー

LLMを比較
Llama 3.3 70B Instruct vs Command A