Mikä on Llama 3.3 70B?

Llama 3.3 70B on todistettu tekoälymalli, jota käytetään edelleen laajalti tuotantojärjestelmissä. Sen on kehittänyt Meta ja julkaistu joulukuussa 2024. Se hoitaa yleisiä tekoälytehtäviä, kuten kirjoittamista, analysointia, tiivistämistä ja kysymyksiin vastaamista.

Onko Llama 3.3 70B avoimen lähdekoodin vai avoimen painon malli?

Llama 3.3 70B on avoimen painon malli. Sen koulutetut painot ovat julkisesti ladattavissa, itse isännöitävissä ja hienosäädettävissä. Voit ajaa sitä omalla infrastruktuurillasi ilman API-kohtaisia tokeneita. Huomaa, että avoin paino ei ole sama asia kuin avoin lähdekoodi: koulutuskoodi ja -data eivät välttämättä ole täysin julkisia.

Millä vertailuarvoilla Llama 3.3 70B on arvioitu?

Llama 3.3 70B on arvioitu seuraavilla vertailuarvoilla: GPQA Diamond (50,5 %), MMLU-Pro (68,9 %), MATH-500 (77,0 %), HumanEval pass@1 (88,4 %). SR-tunnisteella merkityt pisteet ovat tarjoajan itse raportoimia; 3P- tai AA-tunnisteella merkityt pisteet on riippumattomasti varmennettu kolmansien osapuolten toimesta.

Onko Llama 3.3 70B saatavilla FlowHuntissa?

Kyllä — Llama 3.3 70B on suoraan saatavilla FlowHuntissa. Voit käyttää sitä tekoälyagenttien, automatisoitujen työnkulkujen, chatbotien ja asiakirjojen käsittelyputkien rakentamiseen ilman erillistä asennusta.

Miten Llama 3.3 70B vertautuu muihin tekoälymalleihin?

Voit verrata Llama 3.3 70B:tä kaikkiin 24 malliin, joita seurataan FlowHunt AI Leaderboardissa, käyttämällä lajiteltavaa vertailuarvo-taulukkoa. Tämän sivun Benchmark Rankings -osiossa näkyy Llama 3.3 70B:n sijoitus kullakin vertailuarvolla, jolla se on arvioitu.

Llama 3.3 70B

EstablishedOpen-weightAvailable in FlowHunt

Try in FlowHunt

Llama 3.3 70B on todistettu tekoälymalli, jota käytetään edelleen laajalti tuotantojärjestelmissä. Sen on kehittänyt Meta ja julkaistu joulukuussa 2024. Avoimen painon mallina sen koulutetut painot ovat julkisesti saatavilla — voit isännöidä sitä itse, hienosäätää sitä omalla datallasi tai ajaa sitä paikallisesti ilman API-riippuvuuksia. Se tukee 128 000 tokenin konteksti-ikkunaa, mikä riittää useimmille asiakirjoille ja monivaiheisille sovelluksille.

FlowHunt AI Leaderboardissa se on yksi 24 seuratusta mallista, joita on arvioitu neljällä vertailuarvolla. Huomionarvoisia tuloksia: 88,4 % HumanEval (#1/2); 77,0 % MATH-500 (#3/4); 68,9 % MMLU-Pro (#7/8).

Llama 3.3 70B julkaistiin 6. joulukuuta 2024 yhtenä Metan viimeisistä Llama 3 -sarjan malleista ennen arkkitehtuurista siirtymää Llama 4:ään. Tiheänä (ei-MoE) 70B parametrin mallina se heijasti Llama 3 -sukupolven filosofiaa suoraviivaisesta skaalautuvasta arkkitehtuurista: enemmän parametreja, parempia tuloksia, läpinäkyvä rakenne. Sen 128 000 tokenin konteksti-ikkuna ja vahvat MMLU-Pro- ja SWE-bench-tulokset tekivät siitä johtavan itse isännöitävän mallin tiimeille, joilla on GPU-resursseja tiheään 70B-päättelyyn mutta ei MoE-järjestelmään. Se on edelleen suosittu säännellyillä toimialoilla — terveydenhuolto, rahoitus, lakitiede — joissa tiheän arkkitehtuurin läpinäkyvyys ja auditoitavuus yhdistettynä avoimen painon saatavuuteen ovat yhtä tärkeitä kuin raaka suorituskyky.

Huom: Lähes 405B-laatua 70B:n kustannuksella. Vain teksti. IFEval 92,1 %.

Try in FlowHunt

Julkaistu: Joulukuu 2024
Parametrit: 70B dense
Konteksti: 128 000 tokenia
Painot: Avoimet
Taso: Vakiintunut
Tarjoaja: 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 (entinen Facebook) on yksi maailman suurimmista teknologiayrityksistä, jonka pääkonttori sijaitsee Menlo Parkissa Kaliforniassa ja joka tunnetaan parhaiten Facebookista, Instagramista, WhatsAppista ja Threadsista. Meta AI:n (entinen FAIR) kautta yrityksestä on tullut tuotteliaimpia avoimen painon suurten kielimallien julkaisijoita Llama-perheen kautta. Llama 4 -sarja – Maverick, Scout ja Behemoth – julkaistiin sallivilla yhteisölisensseillä, ja ne ovat edelleen ladatuimpia avoimen painon malleja alustoilla kuten Hugging Face. Metan tekoälystrategia eroaa merkittävistä laboratorioista: sen sijaan että se ylläpitäisi kaupallista APIa, Meta julkaisee mallit avoimesti tutkimus- ja kaupalliseen käyttöön, integroi generatiivisia tekoälyominaisuuksia omiin sovelluksiinsa ja on julkisesti kannattanut avoimen painon julkaisuja demokraattisimpana lähestymistapana tekoälyn kehittämiseen.

Käyttötapaukset

Mihin Llama 3.3 70B:tä Kannattaa Käyttää

Tieteellinen & Tekninen Päättely: Llama 3.3 70B saavuttaa 50 % GPQA Diamondissa (#13/14 mallista). Se hoitaa yleistä tieteellistä kysymys–vastaus-toimintoa kohtuullisella tasolla, mutta huippumallit saavuttavat 25+ prosenttiyksikköä korkeammat pisteet vaikeimmissa jatko-opiskelutason ongelmissa.
Itse Isännöidyt & Yksityiset Käyttöönotot: Llama 3.3 70B on avoimen painon malli (70B dense -parametrit) — sen koulutetut painot ovat julkisesti ladattavissa ja itse käyttöönotettavissa. Aja sitä omalla GPU-laitteistollasi tai yksityisessä pilvessä varmistaaksesi, ettei data koskaan poistu ympäristöstäsi, poista API-kohtaiset kustannukset suuressa mittakaavassa tai hienosäädä mallia omilla tietojoukoillasi.

Strengths & Limitations

Strengths

Itse isännöitävät & datayksityiset käyttöönotot (avoin paino)
Pitkän kontekstin tehtävät (128 000 tokenin konteksti-ikkuna)

Limitations

Alle huipputason kova tieteellinen päättely (50 % GPQA — huipputaso 90 %+)
Merkittävästi jäljessä vuoden 2026 huippumalleista agenttisessa koodauksessa ja monimutkaisessa päättelyssä

Lisää Vertailtavaa

Liittyvät Tekoälymallit

Selaa Koko Tekoälymallien Vertailulistaa

Vertaa kaikkia 24 mallia 11 vertailuarvon yli — lajiteltavissa, lähdetietoineen ja päivitetty kesäkuussa 2026.

← Takaisin AI Leaderboardiin Kokeile FlowHuntissa

Usein kysytyt kysymykset

: Llama 3.3 70B on todistettu tekoälymalli, jota käytetään edelleen laajalti tuotantojärjestelmissä. Sen on kehittänyt Meta ja julkaistu joulukuussa 2024. Se hoitaa yleisiä tekoälytehtäviä, kuten kirjoittamista, analysointia, tiivistämistä ja kysymyksiin vastaamista.
: Llama 3.3 70B on avoimen painon malli. Sen koulutetut painot ovat julkisesti ladattavissa, itse isännöitävissä ja hienosäädettävissä. Voit ajaa sitä omalla infrastruktuurillasi ilman API-kohtaisia tokeneita. Huomaa, että avoin paino ei ole sama asia kuin avoin lähdekoodi: koulutuskoodi ja -data eivät välttämättä ole täysin julkisia.
: Llama 3.3 70B tukee 128 000 tokenin konteksti-ikkunaa, mikä riittää useimmille asiakirjoille ja monivaiheisille sovelluksille.
: Llama 3.3 70B on arvioitu seuraavilla vertailuarvoilla: GPQA Diamond (50,5 %), MMLU-Pro (68,9 %), MATH-500 (77,0 %), HumanEval pass@1 (88,4 %). SR-tunnisteella merkityt pisteet ovat tarjoajan itse raportoimia; 3P- tai AA-tunnisteella merkityt pisteet on riippumattomasti varmennettu kolmansien osapuolten toimesta.
: Kyllä — Llama 3.3 70B on suoraan saatavilla FlowHuntissa. Voit käyttää sitä tekoälyagenttien, automatisoitujen työnkulkujen, chatbotien ja asiakirjojen käsittelyputkien rakentamiseen ilman erillistä asennusta.
: Voit verrata Llama 3.3 70B:tä kaikkiin 24 malliin, joita seurataan FlowHunt AI Leaderboardissa, käyttämällä lajiteltavaa vertailuarvo-taulukkoa. Tämän sivun Benchmark Rankings -osiossa näkyy Llama 3.3 70B:n sijoitus kullakin vertailuarvolla, jolla se on arvioitu.

Lue lisää

Llama 4 Maverick — Vertailuarvot, Ominaisuudet ja Käyttötapaukset

Llama 4 Maverick on Metan avoimen painon tekoälymalli (17B/400B MoE (128 asiantuntijaa)), luokiteltu vakiintuneeksi (Established) tasoksi, ja sen konteksti-ikku...

Apr 5, 2025 4 min lukuaika

Llama 4 Scout — Vertailuarvot, Ominaisuudet ja Käyttötapaukset

Llama 4 Scout on Metan avoimen painoarvon tekoälymalli (17B/109B MoE (16 asiantuntijaa)), joka on luokiteltu Vakiintunut-tasolle ja jolla on 10 miljoonan tokeni...

Apr 5, 2025 4 min lukuaika

Large Language Model Meta AI (LLaMA)

Large Language Model Meta AI (LLaMA) on huippuluokan luonnollisen kielen käsittelymalli, jonka on kehittänyt Meta. Jopa 65 miljardilla parametriarvolla LLaMA lo...

May 30, 2025 2 min lukuaika

AI Language Model +6