„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.
Internetinė svetainė DI modelio puslapis | |
Tiekėjas Subjekto, kuris teikia šį modelį, pavadinimas. | |
Pokalbiai Įveskite žinutę, kad pradėtumėte pokalbį | - |
Išleidimo data Kada modelis buvo pirmą kartą išleistas. | 1 metai ago Grd 06, 2024 |
Modalumai Duomenų tipai, kuriuos šis modelis gali apdoroti | tekstas |
API tiekėjai Tiekėjai, kurie siūlo šį modelį. (Tai nėra išsamus sąrašas.) | Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic |
Žinių nutraukimo data Kada paskutinį kartą buvo atnaujintos modelio žinios. | 12.2024 |
Atvirojo kodo Ar modelio kodas yra prieinamas viešam naudojimui. | Taip |
Įvesties kaina Kaina už žodžių apdorojimą jūsų užklausose | $0.23 už milijoną žodžių |
Išvesties kaina Kaina už modelio sugeneruotus žodžius | $0.40 už milijoną žodžių |
MMLU Masinis daugiužduotis kalbos supratimas – testuoja žinias apie 57 temas, įskaitant matematiką, istoriją, teisę ir daugiau | 86% 0-shot, CoT Šaltinis |
MMLU-Pro Išsamus MMLU testas su sudėtingesniais, mąstymą orientuotais klausimais, didesniu pasirinkimu ir sumažintu jautrumu užklausoms | 68.9% 5-shot, CoT Šaltinis |
MMMU Masinis daugiužduotis multimodalus supratimas – testuoja supratimą apie tekstą, vaizdus, garsą ir vaizdo įrašus | Nėra prieinama |
HellaSwag Iššūkis sakinio užbaigimo testas | Nėra prieinama |
HumanEval Vertina kodo generavimo ir problemų sprendimo gebėjimus | 88.4% pass@1 Šaltinis |
MATH Testuoja matematinių užduočių sprendimo gebėjimus įvairiais sudėtingumo lygiais | 77% 0-shot, CoT Šaltinis |
GPQA Testuoja PhD lygio žinias chemijoje, biologijoje ir fizikoje per pasirinkimo klausimus, kurie reikalauja gilių žinių šiose srityse | 50.5% 0-shot, CoT Šaltinis |
IFEval Testuoja modelio gebėjimą tiksliai sekti aiškias formatavimo instrukcijas, generuoti tinkamus rezultatus ir išlaikyti nuoseklumą įvairiose užduotyse | 92.1% Šaltinis |
SimpleQA Paprastų klausimų tikslumo vertinimas | - |
AIME 2024 | - |
AIME 2025 | - |
Aider Polyglot Daugiakalbis programavimo etalonas. | - |
LiveCodeBench v5 Realaus laiko programavimo etalonas | - |
Global MMLU (Lite) Supaprastinta etalono versija, skirta modelių universalumui įvertinti pasaulyje. | - |
MathVista Įvertina DI modelių matematinius samprotavimo gebėjimus vaizdiniuose kontekstuose | - |
Mobilioji programa | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. Mobiliosios pokalbių robotų programos, Sketch
Copyright © 2026 All Right Reserved.