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。
NVIDIAのLlama 3.1 Nemotron 70Bは、正確で有益な応答を提供するために最適化された強力な言語モデルです。Llama 3.1 70Bアーキテクチャを基盤とし、人間のフィードバックからの強化学習（RLHF）によって強化され、自動アラインメントベンチマークで最高のパフォーマンスを達成しています。応答生成と有用性において高い精度を要求するアプリケーション向けに設計されており、複数のドメインにわたる幅広いユーザークエリに適しています。
| Llama 3.3 70B Instruct | Llama 3.1 Nemotron 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 | テキスト |
APIプロバイダー
| Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic | OpenRouter |
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 | $0.35 100万トークンあたり |
出力料金
| $0.40 100万トークンあたり | $0.40 100万トークンあたり |
MMLU
| 86% 0-shot, CoT ソース | 85% 5-shot 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 | 75% ソース |
MATH
| 77% 0-shot, CoT ソース | 71% ソース |
GPQA
| 50.5% 0-shot, CoT ソース | 利用不可 |
IFEval
| 92.1% ソース | 利用不可 |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
モバイルアプリケーション | - | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. モバイルアプリチャットボット, Sketch
Copyright © 2025 All Right Reserved.