„Llama 3.3 70B Instruct“, створена Meta, — це багатомовна велика мовна модель, спеціально налаштована для завдань на основі інструкцій і оптимізована для розмовних додатків. Вона може обробляти та генерувати текст кількома мовами, підтримуючи контекстне вікно до 128 000 токенів. Запущена 6 грудня 2024 року, модель перевершує багато відкритих і комерційних чат-ботів у різних галузевих тестах. Використовує Grouped-Query Attention (GQA) для покращення масштабованості та навчена на різноманітному наборі даних, що містить понад 15 трильйонів токенів із публічних джерел. Знання моделі актуальні до грудня 2023 року.
Веб-сайт Веб-сторінка моделі ШІ | |
Постачальник Організація, яка надає цю модель. | |
Чат Введіть повідомлення, щоб почати спілкування | - |
Дата випуску Дата першого випуску моделі. | 1 рік ago Гру 06, 2024 |
Модальності Типи даних, які може обробляти ця модель | текст |
Постачальники API Постачальники, які пропонують цю модель. (Це не вичерпний список.) | Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic |
Дата оновлення знань Дата останнього оновлення знань моделі. | 12.2024 |
Відкритий код Чи доступний код моделі для публічного використання. | Так |
Вартість введення Вартість обробки токенів у ваших запитах | $0.23 за мільйон токенів |
Вартість виведення Вартість токенів, згенерованих моделлю | $0.40 за мільйон токенів |
MMLU Massive Multitask Language Understanding - Тестує знання з 57 предметів, включаючи математику, історію, право та інше | 86% 0-shot, CoT Джерело |
MMLU-Pro Більш надійний тест MMLU із складнішими питаннями, орієнтованими на міркування, більшим набором варіантів і зменшеною чутливістю до запитів | 68.9% 5-shot, CoT Джерело |
MMMU Massive Multitask Multimodal Understanding - Тестує розуміння тексту, зображень, аудіо та відео | Недоступно |
HellaSwag Складний тест на завершення речень | Недоступно |
HumanEval Оцінює можливості генерації коду та вирішення задач | 88.4% pass@1 Джерело |
MATH Тестує математичні навички вирішення задач різного рівня складності | 77% 0-shot, CoT Джерело |
GPQA Тестує знання на рівні PhD з хімії, біології та фізики через багатозначні питання, що вимагають глибоких знань у галузі | 50.5% 0-shot, CoT Джерело |
IFEval Тестує здатність моделі точно дотримуватися явних інструкцій щодо форматування, генерувати відповідні результати та підтримувати послідовне дотримання інструкцій у різних завданнях | 92.1% Джерело |
SimpleQA Оцінка точності простих запитань | - |
AIME 2024 | - |
AIME 2025 | - |
Aider Polyglot Багатомовний програмний бенчмарк. | - |
LiveCodeBench v5 Бенчмарк для програмування в реальному часі | - |
Global MMLU (Lite) Спрощена версія бенчмарку для оцінки універсальності моделей на глобальному рівні. | - |
MathVista Оцінює математичні здібності ШІ моделей у візуальних контекстах | - |
Мобільний додаток | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. Чат-боти для мобільних застосунків, Sketch
Copyright © 2026 All Right Reserved.