Meta Established Pesos abiertos No está en FlowHunt

Llama 3.3 70B

Llama 3.3 70B es un modelo de IA probado que aún se utiliza ampliamente en sistemas de producción, desarrollado por Meta y lanzado en diciembre de 2024. Como modelo de pesos abiertos, sus pesos entrenados están disponibles públicamente — puedes auto-alojarlo, ajustarlo con datos propietarios o ejecutarlo en instalaciones locales sin dependencias de API. Admite una ventana de contexto de 128K tokens, adecuada para la mayoría de documentos y aplicaciones de múltiples turnos.

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Llama 3.3 70B fue lanzado el 6 de diciembre de 2024 como uno de los modelos finales de la serie Llama 3 de Meta antes de la transición arquitectónica a Llama 4. Como modelo denso (no MoE) de 70B parámetros, reflejó la filosofía de la generación Llama 3 de una arquitectura escalable y directa: más parámetros, mejores resultados, estructura transparente. Su ventana de contexto de 128K y sus sólidas puntuaciones en MMLU-Pro y SWE-bench lo convirtieron en el modelo auto-alojado líder para equipos con recursos de GPU adecuados para inferencia densa de 70B pero no para un sistema MoE. Sigue siendo popular en industrias reguladas — salud, finanzas, legal — donde la transparencia y auditabilidad de una arquitectura densa, combinada con la disponibilidad de pesos abiertos, importan tanto como la capacidad bruta.
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Benchmarks

Cada puntuación aparece una sola vez, con su posición entre los modelos seguidos y quién la midió.

Comparado con los modelos de nivel Established en la misma escala
  • Llama 3.3 70Beste modelo
  • GPT-4oeste modelo lidera en 1 de 3
  • Llama 4 Maverickeste modelo lidera en 0 de 3
Verificado evaluador independiente, cuenta para el ranking
General

AA Intelligence Index

Independent composite of agent, coding, knowledge and science tests by Artificial Analysis (v4).

Fuente ↗

Llama 3.3 70B 7,7 GPT-4o 8,4 Llama 4 Maverick 10,0
#44de 45 Verificado
Razonamiento

Humanity's Last Exam

Expert-written questions across 100+ subjects, no tools.

Fuente ↗

Llama 3.3 70B 3,6% GPT-4o 2,4% Llama 4 Maverick 4,9%
#43de 44 Verificado

GPQA Diamond

Graduate-level science questions that search cannot answer.

Fuente ↗También: Autoinformado 50,5%

Llama 3.3 70B 49,8% GPT-4o 54,3% Llama 4 Maverick 67,1%
#36de 37 Verificado

Para Qué Usar Llama 3.3 70B

Razonamiento Científico y Técnico

Maneja preguntas y respuestas científicas generales a un nivel sólido, aunque los modelos de frontera obtienen puntuaciones 25+ puntos porcentuales más altas en los problemas de posgrado más difíciles.

Implementaciones Auto-Alojadas y Privadas

Llama 3.3 70B es de pesos abiertos (70B parámetros densos) — sus pesos entrenados están disponibles públicamente para descarga e implementación propia. Ejecútalo en tu propio hardware GPU o nube privada para garantizar que los datos nunca salgan de tu entorno, elimina los costos de API por token a escala, o ajusta el modelo con conjuntos de datos propietarios.

Puntos fuertes y limitaciones

Puntos fuertes

  • Implementaciones auto-alojadas y con privacidad de datos (pesos abiertos)
  • Tareas de contexto largo (ventana de 128K de contexto)

Limitaciones

  • Razonamiento científico de frontera por debajo del nivel superior
  • Significativamente por detrás de los modelos de frontera de 2026 en codificación agentiva y razonamiento complejo

Usa una alternativa en FlowHunt

Llama 3.3 70B no está disponible en FlowHunt. Estos modelos cubren tareas similares y están listos para usar:

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Acerca de Meta Menlo Park, CA · Fundado 2004 · ai.meta.com

Meta Platforms (anteriormente Facebook) es una de las empresas tecnológicas más grandes del mundo, con sede en Menlo Park, California, y conocida principalmente por Facebook, Instagram, WhatsApp y Threads. A través de Meta AI (anteriormente FAIR), la empresa se ha convertido en la publicación más prolífica de modelos de lenguaje grandes de pesos abiertos mediante la familia Llama. La serie Llama 4 — Maverick, Scout y Behemoth — se lanzó bajo licencias comunitarias permisivas y siguen siendo los modelos de pesos abiertos más descargados en plataformas como Hugging Face. La estrategia de IA de Meta es distintiva entre los principales laboratorios: en lugar de operar una API comercial, Meta lanza modelos abiertamente para uso comercial y de investigación, integra funciones de IA generativa en sus propias aplicaciones y ha defendido públicamente los lanzamientos de pesos abiertos como el enfoque más democrático para el desarrollo de IA.

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