Llama 3.3 70B Instruct

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Llama 3.3 70B Instruct #0
Llama 3.3 70B Instruct #1
Llama 3.3 70B Instruct #2
Llama 3.3 70B Instruct #3

Meta推出的Llama 3.3 70B Instruct是多语言大模型,专为指令任务微调并优化对话应用。支持128,000 token上下文窗口,可处理生成多语言文本。2024年12月6日发布,在多项行业基准测试中超越众多开源和商业聊天模型。采用分组查询注意力(GQA)提升扩展性,基于超过15万亿token的公开数据训练,知识截止至2023年12月。

3691
542

截至
六月 2026总排名中的位置
29
用户评分
https://compare-ai.foundtt.com
3.9

模型概览

网站
AI模型网页
提供商
提供该模型的实体机构
聊天
输入消息开始聊天
-
发布日期
模型首次发布时间
1 年 ago
12月 06, 2024
模态
模型可处理的数据类型
文本 ?
API提供商
提供此模型的供应商(非完整列表)
Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic
知识截止日期
模型知识最后更新时间
12.2024
开源
模型代码是否公开可用
输入定价
处理提示词中token的成本
$0.23 每百万token
输出定价
模型生成token的成本
$0.40 每百万token
MMLU
多任务语言理解测试 - 评估数学、历史、法律等57个学科的知识掌握
86%
0-shot, CoT
来源
MMLU-Pro
增强版MMLU基准测试,包含更难的推理题、更多选项集并降低提示敏感性
68.9%
5-shot, CoT
来源
MMMU
多任务多模态理解测试 - 评估文本、图像、音频和视频的综合理解能力
不可用
HellaSwag
高难度句子补全基准测试
不可用
HumanEval
评估代码生成和问题解决能力
88.4%
pass@1
来源
MATH
测试不同难度级别的数学问题解决能力
77%
0-shot, CoT
来源
GPQA
通过需要深度专业知识的选择题测试化学、生物和物理领域的博士水平知识
50.5%
0-shot, CoT
来源
IFEval
测试模型准确遵循格式指令、生成适当输出并在不同任务中保持指令一致性的能力
92.1%
来源
SimpleQA
评估简单问题的准确性
-
AIME 2024
-
AIME 2025
-
Aider Polyglot
多语言编程基准。
-
LiveCodeBench v5
实时编程基准测试
-
Global MMLU (Lite)
用于评估模型在全球层面通用性的简化基准测试。
-
MathVista
评估人工智能模型在视觉环境中的数学推理能力
-
移动应用
-

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