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。
NVIDIA的Llama 3.1 Nemotron 70B是专为提供准确信息优化的强大语言模型。基于Llama 3.1 70B架构，通过人类反馈强化学习(RLHF)增强，在自动对齐基准测试中表现顶尖。针对需要高精度响应生成的应用设计，适用于跨领域的多样化用户查询。
| Llama 3.3 70B Instruct | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | |
|---|---|---|
网站
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提供商
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聊天
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发布日期
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模态
| 文本 | 文本 |
API提供商
| Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic | OpenRouter |
知识截止日期
| 12.2024 | - |
开源
| 是 | 是 |
输入定价
| $0.23 每百万token | $0.35 每百万token |
输出定价
| $0.40 每百万token | $0.40 每百万token |
MMLU
| 86% 0-shot, CoT 来源 | 85% 5-shot 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 | 75% 来源 |
MATH
| 77% 0-shot, CoT 来源 | 71% 来源 |
GPQA
| 50.5% 0-shot, CoT 来源 | 不可用 |
IFEval
| 92.1% 来源 | 不可用 |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
移动应用 | - | - |