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。
Command R+是Cohere的尖端生成式AI模型，专为企业级性能设计，其中速度、安全性和输出质量至关重要。该模型能够在最小基础设施下高效运行，在能力和成本效益方面均优于GPT-4o和DeepSeek-V3等顶级模型。具备扩展的256K token上下文窗口（是大多数领先模型的两倍），擅长现代商业运营中必不可少的复杂多语言和基于代理的任务。尽管功能强大，但仅需两个GPU即可部署，具有高度可访问性。吞吐速度高达每秒156个token（比GPT-4o快约1.75倍），Command R+在保持准确性和深度的同时提供了卓越的效率。
| Llama 3.3 70B Instruct | Command A | |
|---|---|---|
网站
| ||
提供商
| ||
聊天
| ||
发布日期
| ||
模态
| 文本 | 文本 |
API提供商
| Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic | Cohere, Hugging Face, Major cloud providers |
知识截止日期
| 12.2024 | - |
开源
| 是 | 是 |
输入定价
| $0.23 每百万token | $2.50 每百万token |
输出定价
| $0.40 每百万token | $10.00 每百万token |
MMLU
| 86% 0-shot, CoT 来源 | 85.5% 来源 |
MMLU-Pro
| 68.9% 5-shot, CoT 来源 | 不可用 |
MMMU
| 不可用 | 不可用 |
HellaSwag
| 不可用 | 不可用 |
HumanEval
| 88.4% pass@1 来源 | 不可用 |
MATH
| 77% 0-shot, CoT 来源 | 80% 来源 |
GPQA
| 50.5% 0-shot, CoT 来源 | 50.8% 来源 |
IFEval
| 92.1% 来源 | 90.9% 来源 |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
移动应用 | - | - |