„Llama 3.3 70B Instruct“, stworzony przez Meta, to wielojęzyczny duży model językowy, specjalnie dostrojony do zadań opartych na instrukcjach i zoptymalizowany pod kątem aplikacji konwersacyjnych. Jest w stanie przetwarzać i generować tekst w wielu językach, a jego okno kontekstowe obsługuje do 128 000 tokenów. Wprowadzony na rynek 6 grudnia 2024 r., model przewyższa wiele otwartoźródłowych i komercyjnych chatbotów w różnych branżowych testach porównawczych. Wykorzystuje Grouped-Query Attention (GQA) w celu poprawy skalowalności i został wytrenowany na zróżnicowanym zbiorze danych obejmującym ponad 15 bilionów tokenów z publicznie dostępnych źródeł. Wiedza modelu jest aktualna do grudnia 2023 r.
| Llama 3.3 70B Instruct | Claude Sonnet 4 | |
|---|---|---|
Strona internetowa
| ||
Dostawca
| ||
Czat
| ||
Data wydania
| ||
Modalności
| tekst | tekst obrazy |
Dostawcy API
| Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic | Anthropic API, Amazon Bedrock, Google Cloud's Vertex AI |
Data ostatniej aktualizacji wiedzy
| 12.2024 | Nieznane |
Open Source
| Tak | Nie |
Cena za wejście
| $0.23 za milion tokenów | $3 za milion tokenów |
Cena za wyjście
| $0.40 za milion tokenów | $15 za milion tokenów |
MMLU
| 86% 0-shot, CoT Źródło | 86.5% Źródło |
MMLU-Pro
| 68.9% 5-shot, CoT Źródło | - |
MMMU
| Niedostępne | 74.4% Źródło |
HellaSwag
| Niedostępne | - |
HumanEval
| 88.4% pass@1 Źródło | - |
MATH
| 77% 0-shot, CoT Źródło | - |
GPQA
| 50.5% 0-shot, CoT Źródło | 75.4% Diamond Źródło |
IFEval
| 92.1% Źródło | - |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | 75.5% Źródło |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Aplikacja mobilna | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. Chatboty mobilne, Sketch
Copyright © 2026 All Right Reserved.