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.
En el Ranking de IA de FlowHunt es uno de los 24 modelos registrados, evaluado en 4 puntos de referencia. Puntuaciones destacadas: 88.4% en HumanEval (#1 de 2); 77.0% en MATH-500 (#3 de 4); 68.9% en MMLU-Pro (#7 de 8).
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.
Nota: Calidad cercana a 405B al costo de 70B. Solo texto. IFEval 92.1%.
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) |
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% | — | — |
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.
Casos de Uso
Llama 3.3 70B alcanza un 50% en GPQA Diamond (#13 de 14 modelos). 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.
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.
Compara los 24 modelos en 11 puntos de referencia — ordenable, con fuentes y actualizado a junio de 2026.
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