„Llama 3.3 70B Instruct“, sukurtas „Meta“, yra daugiakalbis didelės apimties kalbos modelis, specialiai pritaikytas instrukcijomis grindžiamoms užduotims ir optimizuotas pokalbių programoms. Jis gali apdoroti ir generuoti tekstą keliomis kalbomis, turėdamas kontekstinį langą, palaikantį iki 128 000 žetonų. Pristatytas 2024 m. gruodžio 6 d., modelis lenkia daugelį atvirojo kodo ir nuosavų pokalbių modelių įvairiuose pramonės etaloniniuose testuose. Jis naudoja Grouped-Query Attention (GQA),kad pagerintų mastelį, ir buvo apmokytas įvairiais duomenimis, apimančiais daugiau nei 15 trilijonų žetonų iš viešai prieinamų šaltinių. Modelio žinios yra atnaujintos iki 2023 m. gruodžio mėn.
| Gemini 3 Pro | Llama 3.3 70B Instruct | |
|---|---|---|
Internetinė svetainė
| ||
Tiekėjas
| ||
Pokalbiai
| ||
Išleidimo data
| ||
Modalumai
| tekstas vaizdai balso vaizdo | tekstas |
API tiekėjai
| Google AI Studio, Vertex AI, Gemini app | Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic |
Žinių nutraukimo data
| 2025-01 | 12.2024 |
Atvirojo kodo
| Ne | Taip |
Įvesties kaina
| $2 už milijoną žodžių | $0.23 už milijoną žodžių |
Išvesties kaina
| $12 už milijoną žodžių | $0.40 už milijoną žodžių |
MMLU
| - | 86% 0-shot, CoT Šaltinis |
MMLU-Pro
| - | 68.9% 5-shot, CoT Šaltinis |
MMMU
| 81% Pro Šaltinis | Nėra prieinama |
HellaSwag
| - | Nėra prieinama |
HumanEval
| - | 88.4% pass@1 Šaltinis |
MATH
| - | 77% 0-shot, CoT Šaltinis |
GPQA
| 91.9% Diamond, Scientific knowledge, No tools Šaltinis | 50.5% 0-shot, CoT Šaltinis |
IFEval
| - | 92.1% Šaltinis |
SimpleQA
| 72.1% Parametric knowledge Šaltinis | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | 95% Šaltinis | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Mobilioji programa | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. Mobiliosios pokalbių robotų programos, Sketch
Copyright © 2026 All Right Reserved.