Llama 3.3 70B Instruct

„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.

Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct

NVIDIA Llama 3.1 Nemotron 70B yra galingas kalbos modelis, optimizuotas teikti tikslius ir informatyvius atsakymus. Sukurtas pagal Llama 3.1 70B architektūrą ir patobulintas naudojant stiprinamąjį mokymą iš žmogaus atsiliepimų (RLHF),jis pasiekia aukščiausius rezultatus automatinio lygiavimo testuose. Sukurtas programoms, reikalaujančioms didelio tikslumo atsakymų generavime ir naudingumo, šis modelis tinka įvairioms vartotojų užklausoms įvairiose srityse.

Llama 3.3 70B InstructLlama 3.1 Nemotron 70B Instruct
Internetinė svetainė ?
Tiekėjas ?
Pokalbiai ?
Išleidimo data ?
Modalumai ?
tekstas ?
tekstas ?
API tiekėjai ?
Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic
OpenRouter
Žinių nutraukimo data ?
12.2024
-
Atvirojo kodo ?
Taip
Taip
Įvesties kaina ?
$0.23 už milijoną žodžių
$0.35 už milijoną žodžių
Išvesties kaina ?
$0.40 už milijoną žodžių
$0.40 už milijoną žodžių
MMLU ?
86%
0-shot, CoT
Šaltinis
85%
5-shot
Šaltinis
MMLU-Pro ?
68.9%
5-shot, CoT
Šaltinis
Nėra prieinama
MMMU ?
Nėra prieinama
Nėra prieinama
HellaSwag ?
Nėra prieinama
Nėra prieinama
HumanEval ?
88.4%
pass@1
Šaltinis
75%
Šaltinis
MATH ?
77%
0-shot, CoT
Šaltinis
71%
Šaltinis
GPQA ?
50.5%
0-shot, CoT
Šaltinis
Nėra prieinama
IFEval ?
92.1%
Šaltinis
Nėra prieinama
SimpleQA ?
-
-
AIME 2024
-
-
AIME 2025
-
-
Aider Polyglot ?
-
-
LiveCodeBench v5 ?
-
-
Global MMLU (Lite) ?
-
-
MathVista ?
-
-
Mobilioji programa
-
-

Palyginti LLM

Pridėti komentarą


10%
Mūsų svetainė naudoja slapukus.

Privatumo ir slapukų politika: Ši svetainė naudoja slapukus. Tęsdami naudojimąsi svetaine, jūs sutinkate su jų naudojimu.