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。
Qwen 3 | Llama 3.3 70B Instruct | |
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ウェブサイト
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プロバイダー
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チャット
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リリース日
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モダリティ
| - | テキスト |
APIプロバイダー
| - | Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic |
知識のカットオフ日
| - | 12.2024 |
オープンソース
| はい (ソース) | はい |
入力料金
| - | $0.23 100万トークンあたり |
出力料金
| - | $0.40 100万トークンあたり |
MMLU
| - | 86% 0-shot, CoT ソース |
MMLU-Pro
| - | 68.9% 5-shot, CoT ソース |
MMMU
| - | 利用不可 |
HellaSwag
| - | 利用不可 |
HumanEval
| - | 88.4% pass@1 ソース |
MATH
| - | 77% 0-shot, CoT ソース |
GPQA
| - | 50.5% 0-shot, CoT ソース |
IFEval
| - | 92.1% ソース |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | ソース | - |
AIME 2025 | ソース | - |
Aider Polyglot
| - | - |
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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