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.
아마존 노바 마이크로는 비용과 속도를 최적화한 텍스트 전용 모델입니다. 128K 토큰의 컨텍스트 윈도우를 갖추고 있어 텍스트 요약, 번역, 대화형 채팅, 기본 코딩 작업에 뛰어납니다. Amazon Nova 기초 모델 시리즈로 출시되었으며, 전용 데이터에 맞춘 파인튜닝 및 증류도 지원합니다.
| Llama 3.3 70B Instruct | Nova Micro | |
|---|---|---|
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 | Amazon Bedrock |
지식 업데이트 종료일
| 12.2024 | 의도적으로 공개되지 않음 |
오픈 소스
| 예 | 아니오 |
입력 가격
| $0.23 100만 토큰당 | $0.04 100만 토큰당 |
출력 가격
| $0.40 100만 토큰당 | $0.14 100만 토큰당 |
MMLU
| 86% 0-shot, CoT 출처 | 77.6% CoT 출처 |
MMLU-Pro
| 68.9% 5-shot, CoT 출처 | - |
MMMU
| 정보 없음 | - |
HellaSwag
| 정보 없음 | - |
HumanEval
| 88.4% pass@1 출처 | 81.1% pass@1 출처 |
MATH
| 77% 0-shot, CoT 출처 | 69.3% CoT 출처 |
GPQA
| 50.5% 0-shot, CoT 출처 | 40% Main 출처 |
IFEval
| 92.1% 출처 | 87.2% 출처 |
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 | - | - |