메타가 개발한 Llama 3.3 70B Instruct는 지시 기반 작업에 특화되어 미세 조정된 다국어 대형 언어 모델로, 대화형 응용에 최적화되어 있습니다. 최대 128,000 토큰의 컨텍스트 윈도우를 지원하며, 다양한 언어의 텍스트 생성 및 처리가 가능합니다. 2024년 12월 6일 출시되었으며, 공개 및 사유 챗봇 모델 다수를 능가하는 벤치마크 성능을 기록했습니다. Grouped-Query Attention(GQA)을 활용해 확장성을 높였으며, 공개 데이터 기반의 15조 개 이상 토큰으로 학습되었습니다. 모델 지식은 2023년 12월 기준입니다.
NVIDIA의 Llama 3.1 Nemotron 70B는 정확하고 유익한 응답을 제공하도록 최적화된 강력한 언어 모델입니다. Llama 3.1 70B 아키텍처를 기반으로 하고 인간 피드백에 의한 강화 학습(RLHF)으로 향상되어 자동 정렬 벤치마크에서 최고 성능을 달성합니다. 높은 정밀도가 요구되는 응답 생성 애플리케이션에 적합하며, 다양한 분야의 사용자 질문에 잘 대응합니다.
| Llama 3.3 70B Instruct | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | |
|---|---|---|
웹사이트
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제공자
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채팅
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출시일
| ||
모달리티
| 텍스트 | 텍스트 |
API 제공자
| Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic | OpenRouter |
지식 업데이트 종료일
| 12.2024 | - |
오픈 소스
| 예 | 예 |
입력 가격
| $0.23 100만 토큰당 | $0.35 100만 토큰당 |
출력 가격
| $0.40 100만 토큰당 | $0.40 100만 토큰당 |
MMLU
| 86% 0-shot, CoT 출처 | 85% 5-shot 출처 |
MMLU-Pro
| 68.9% 5-shot, CoT 출처 | 정보 없음 |
MMMU
| 정보 없음 | 정보 없음 |
HellaSwag
| 정보 없음 | 정보 없음 |
HumanEval
| 88.4% pass@1 출처 | 75% 출처 |
MATH
| 77% 0-shot, CoT 출처 | 71% 출처 |
GPQA
| 50.5% 0-shot, CoT 출처 | 정보 없음 |
IFEval
| 92.1% 출처 | 정보 없음 |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
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LiveCodeBench v5
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Global MMLU (Lite)
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MathVista
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모바일 앱 | - | - |