ما هو Llama 3.3 70B؟

Llama 3.3 70B هو نموذج ذكاء اصطناعي مُثبت لا يزال مستخدمًا على نطاق واسع في أنظمة الإنتاج، تم تطويره بواسطة Meta وتم إطلاقه في ديسمبر 2024. وهو يتعامل مع مهام الذكاء الاصطناعي العامة بما في ذلك الكتابة والتحليل والتلخيص والإجابة على الأسئلة.

هل Llama 3.3 70B مفتوح المصدر أم مفتوح الأوزان؟

Llama 3.3 70B هو نموذج مفتوح الأوزان. أوزانه المدربة متاحة للجمهور للتنزيل والاستضافة الذاتية والضبط الدقيق. يمكنك تشغيله على بنيتك التحتية الخاصة دون رسوم API لكل توكين. لاحظ أن مفتوح الأوزان ليس مثل مفتوح المصدر: قد لا تكون بيانات وأكواد التدريب عامة بالكامل.

ما هي نافذة السياق في Llama 3.3 70B؟

يدعم Llama 3.3 70B نافذة سياقية تبلغ 128 ألف توكين، وهي كافية لمعظم المستندات وتطبيقات المحادثة متعددة الخطوات.

ما هي المعايير التي تم تقييم Llama 3.3 70B عليها؟

تم تقييم Llama 3.3 70B على: GPQA Diamond (50.5%)، MMLU-Pro (68.9%)، MATH-500 (77.0%)، HumanEval pass@1 (88.4%). النتائج الموسومة بـ SR هي نتائج مُبلغ عنها ذاتيًا من قبل المزود؛ النتائج الموسومة بـ 3P أو AA تم التحقق منها بشكل مستقل من قبل أطراف ثالثة.

هل Llama 3.3 70B متاح في FlowHunt؟

نعم — Llama 3.3 70B متاح مباشرة في FlowHunt. يمكنك استخدامه لبناء وكلاء ذكاء اصطناعي، وسير عمل آلية، وروبوتات محادثة، وخطوط معالجة مستندات دون أي إعداد إضافي.

كيف يُقارن Llama 3.3 70B بنماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى؟

يمكنك مقارنة Llama 3.3 70B ضد جميع النماذج الـ 24 المتتبعة في لوحة متصدرة FlowHunt للذكاء الاصطناعي باستخدام جدول المعايير القابل للفرز. يُظهر قسم ترتيب المعايير في هذه الصفحة موقع Llama 3.3 70B في كل معيار تم تقييمه عليه.

Llama 3.3 70B

EstablishedOpen-weightAvailable in FlowHunt

Try in FlowHunt

Llama 3.3 70B هو نموذج ذكاء اصطناعي مُثبت لا يزال مستخدمًا على نطاق واسع في أنظمة الإنتاج، تم تطويره بواسطة Meta وتم إطلاقه في ديسمبر 2024. كنموذج مفتوح الأوزان، فإن أوزانه المدربة متاحة للجمهور — يمكنك استضافته ذاتيًا، أو ضبطه بدقة على بيانات مملوكة، أو تشغيله محليًا دون الاعتماد على API. وهو يدعم نافذة سياقية تبلغ 128 ألف توكين، كافية لمعظم المستندات وتطبيقات المحادثة متعددة الخطوات.

في لوحة FlowHunt المتصدرة للذكاء الاصطناعي، هو أحد 24 نموذجًا مُتتبعًا، تم تقييمه عبر 4 معايير. نتائج بارزة: 88.4% على HumanEval (#1 من 2)؛ 77.0% على MATH-500 (#3 من 4)؛ 68.9% على MMLU-Pro (#7 من 8).

تم إطلاق Llama 3.3 70B في 6 ديسمبر 2024 كأحد النماذج النهائية لسلسلة Llama 3 من Meta قبل الانتقال المعماري إلى Llama 4. كنموذج كثيف (غير MoE) بمعاملات 70B، عكس فلسفة جيل Llama 3 القائمة على البنية القابلة للتوسع المباشرة: معاملات أكثر، نتائج أفضل، هيكل شفاف. نافذة السياق البالغة 128 ألف توكين ونتائجه القوية في MMLU-Pro و SWE-bench جعلته النموذج الرائد للاستضافة الذاتية للفرق التي تمتلك موارد GPU كافية لاستدلال الكثيف 70B ولكن ليس نظام MoE. لا يزال شائعًا في الصناعات الخاضعة للتنظيم — الرعاية الصحية، المالية، القانونية — حيث تكون شفافية وقابلية التدقيق لبنية كثيفة، بالإضافة إلى توفر الأوزان المفتوحة، بنفس أهمية القدرة الخام.

ملاحظة: جودة قريبة من 405B بتكلفة 70B. نص فقط. IFEval 92.1%.

Try in FlowHunt

تاريخ الإصدار: ديسمبر 2024
المعاملات: 70B كثيف
السياق: 128 ألف توكين
الأوزان: مفتوحة
الفئة: راسخ (Established)
المزود: Meta

Llama 3.3 70B Benchmark Rankings

Rank among all 24 models tracked on this leaderboard. SR = self-reported · 3P / AA / C = independently verified.

Benchmark	Score	Rank	Source	What it measures
GPQA Diamond	50.5%	13 of 14	SR	Graduate-level Google-proof science Q&A
MMLU-Pro	68.9%	7 of 8	SR	Hard knowledge reasoning, 12K questions
MATH-500	77.0%	3 of 4	SR	Hendrycks math (500 problems)
HumanEval pass@1	88.4%	1 of 2	SR	Python code generation (saturated at frontier)

Detailed Benchmark Scores

GPQA ◇ SR

50.5%

Graduate-level Google-proof science Q&A

MMLU-P SR

68.9%

Hard knowledge reasoning, 12K questions

MATH SR

77.0%

Hendrycks math (500 problems)

HumEval SR

88.4%

Python code generation (saturated at frontier)

Llama 3.3 70B vs. Established Peers

Head-to-head benchmark comparison with other Established-tier models. Higher is better for all metrics.

Benchmark	Llama 3.3 70B	GPT-4o	Llama 4 Maverick
GPQA ◇	50.5%	53.6%	69.8%
MMLU-P	68.9%	72.6%	80.5%
MATH	77.0%	—	—
HumEval	88.4%	—	—

About Meta

Meta Founded 2004 · Menlo Park, CA

Website →

Meta Platforms (فيسبوك سابقًا) هي واحدة من أكبر شركات التكنولوجيا في العالم، ويقع مقرها الرئيسي في مينلو بارك، كاليفورنيا، وتشتهر بفيسبوك، إنستغرام، واتساب، وثريدز. من خلال Meta AI (سابقًا FAIR)، أصبحت الشركة الناشر الأكثر غزارة لنماذج اللغة الكبيرة مفتوحة الأوزان عبر عائلة Llama. صدرت سلسلة Llama 4 — مافريك، سكاوت، وبيهيموث — بموجب تراخيص مجتمعية متسامحة ولا تزال النماذج مفتوحة الأوزان الأكثر تحميلاً على منصات مثل Hugging Face. تتميز استراتيجية Meta للذكاء الاصطناعي بين المختبرات الكبرى: فبدلاً من تشغيل واجهة برمجة تطبيقات تجارية، تطلق Meta نماذجها بشكل مفتوح للاستخدام البحثي والتجاري، وتدمج ميزات الذكاء الاصطناعي التوليدي عبر تطبيقاتها الخاصة، ودعت علنًا إلى الإصدارات مفتوحة الأوزان باعتبارها النهج الأكثر ديمقراطية لتطوير الذكاء الاصطناعي.

حالات الاستخدام

فيما يُستخدم Llama 3.3 70B

الاستدلال العلمي والتقني: يحقق Llama 3.3 70B نسبة 50% على GPQA Diamond (#13 من 14 نموذجًا). يتعامل مع الأسئلة والأجوبة العلمية العامة بمستوى جيد، بينما تسجل النماذج الحدودية درجات أعلى بـ 25+ نقطة مئوية على أصعب المسائل على مستوى الدراسات العليا.
النشر الذاتي والخاص: Llama 3.3 70B هو نموذج مفتوح الأوزان (70B معاملات كثيفة) — أوزانه المدربة متاحة للجمهور للتنزيل والنشر الذاتي. قم بتشغيله على أجهزة GPU الخاصة بك أو سحابتك الخاصة لضمان عدم مغادرة بياناتك لبيئتك أبدًا، والقضاء على تكاليف API لكل توكين على نطاق واسع، أو ضبط النموذج بدقة على مجموعات بيانات مملوكة.

Strengths & Limitations

Strengths

نشر ذاتي وخاص بالبيانات (أوزان مفتوحة)
مهام السياق الطويل (نافذة سياقية 128 ألف توكين)

Limitations

استدلال علمي متقدم دون المستوى الحدودي (50% GPQA — المستوى الحدودي 90%+)
متأخر بشكل كبير عن النماذج الحدودية لعام 2026 في البرمجة العاملة والاستدلال المعقد

المزيد للمقارنة

نماذج ذكاء اصطناعي ذات صلة

تصفح لوحة متصدرة نماذج الذكاء الاصطناعي الكاملة

قارن جميع النماذج الـ 24 عبر 11 معيارًا — قابلة للفرز، مع مصادرها، ومُحدّثة حتى يونيو 2026.

→ العودة إلى لوحة متصدرة AI جرّب في FlowHunt

الأسئلة الشائعة

: Llama 3.3 70B هو نموذج ذكاء اصطناعي مُثبت لا يزال مستخدمًا على نطاق واسع في أنظمة الإنتاج، تم تطويره بواسطة Meta وتم إطلاقه في ديسمبر 2024. وهو يتعامل مع مهام الذكاء الاصطناعي العامة بما في ذلك الكتابة والتحليل والتلخيص والإجابة على الأسئلة.
: Llama 3.3 70B هو نموذج مفتوح الأوزان. أوزانه المدربة متاحة للجمهور للتنزيل والاستضافة الذاتية والضبط الدقيق. يمكنك تشغيله على بنيتك التحتية الخاصة دون رسوم API لكل توكين. لاحظ أن مفتوح الأوزان ليس مثل مفتوح المصدر: قد لا تكون بيانات وأكواد التدريب عامة بالكامل.
: يدعم Llama 3.3 70B نافذة سياقية تبلغ 128 ألف توكين، وهي كافية لمعظم المستندات وتطبيقات المحادثة متعددة الخطوات.
: تم تقييم Llama 3.3 70B على: GPQA Diamond (50.5%)، MMLU-Pro (68.9%)، MATH-500 (77.0%)، HumanEval pass@1 (88.4%). النتائج الموسومة بـ SR هي نتائج مُبلغ عنها ذاتيًا من قبل المزود؛ النتائج الموسومة بـ 3P أو AA تم التحقق منها بشكل مستقل من قبل أطراف ثالثة.
: نعم — Llama 3.3 70B متاح مباشرة في FlowHunt. يمكنك استخدامه لبناء وكلاء ذكاء اصطناعي، وسير عمل آلية، وروبوتات محادثة، وخطوط معالجة مستندات دون أي إعداد إضافي.
: يمكنك مقارنة Llama 3.3 70B ضد جميع النماذج الـ 24 المتتبعة في لوحة متصدرة FlowHunt للذكاء الاصطناعي باستخدام جدول المعايير القابل للفرز. يُظهر قسم ترتيب المعايير في هذه الصفحة موقع Llama 3.3 70B في كل معيار تم تقييمه عليه.

اعرف المزيد

Llama 4 Maverick — المعايير، القدرات، وحالات الاستخدام

Llama 4 Maverick هو نموذج ذكاء اصطناعي مفتوح الأوزان من Meta (17B/400B MoE (128 خبيرًا))، مصنف في الفئة الراسخة (Established) مع نافذة سياقية تبلغ مليون رمز (1M...

Apr 5, 2025 4 دقيقة قراءة

Llama 4 Scout — المعايير، القدرات، وحالات الاستخدام

Llama 4 Scout هو نموذج ذكاء اصطناعي مفتوح الأوزان من Meta (17B/109B MoE (16 خبيرًا))، مصنف ضمن المستوى الراسخ (Established) مع نافذة سياقية تبلغ 10 ملايين رمز. ...

Apr 5, 2025 4 دقيقة قراءة

نموذج اللغة الكبير من ميتا للذكاء الاصطناعي (LLaMA)

نموذج اللغة الكبير من ميتا للذكاء الاصطناعي (LLaMA) هو نموذج متطور لمعالجة اللغة الطبيعية تم تطويره بواسطة شركة ميتا. مع ما يصل إلى 65 مليار معلمة، يتفوق LLaMA ...

May 30, 2025 2 دقيقة قراءة

AI Language Model +6