Qu'est-ce que Llama 3.3 70B ?

Llama 3.3 70B est un modèle d'IA éprouvé encore largement déployé dans les systèmes de production, développé par Meta et publié en décembre 2024. Il gère des tâches d'IA générales telles que la rédaction, l'analyse, la synthèse et les questions-réponses.

Llama 3.3 70B est-il open-source ou open-weight ?

Llama 3.3 70B est un modèle open-weight. Ses poids entraînés sont disponibles publiquement pour téléchargement, auto-hébergement et fine-tuning. Vous pouvez l'exécuter sur votre propre infrastructure sans frais d'API par token. Notez qu'open-weight n'est pas la même chose qu'open-source : le code d'entraînement et les données peuvent ne pas être entièrement publics.

Sur quels benchmarks Llama 3.3 70B a-t-il été évalué ?

Llama 3.3 70B a été évalué sur : GPQA Diamond (50,5 %), MMLU-Pro (68,9 %), MATH-500 (77,0 %), HumanEval pass@1 (88,4 %). Les scores marqués SR sont auto-déclarés par le fournisseur ; les scores marqués 3P ou AA ont été vérifiés indépendamment par des tiers.

Llama 3.3 70B est-il disponible dans FlowHunt ?

Oui — Llama 3.3 70B est directement disponible dans FlowHunt. Vous pouvez l'utiliser pour créer des agents d'IA, des workflows automatisés, des chatbots et des pipelines de traitement de documents sans configuration supplémentaire.

Comment Llama 3.3 70B se compare-t-il aux autres modèles d'IA ?

Vous pouvez comparer Llama 3.3 70B à l'ensemble des 24 modèles suivis sur le classement IA FlowHunt à l'aide du tableau de benchmarks triable. La section Classement des Benchmarks sur cette page montre la position de Llama 3.3 70B pour chaque benchmark sur lequel il a été évalué.

Llama 3.3 70B

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Llama 3.3 70B est un modèle d’IA éprouvé encore largement déployé dans les systèmes de production, développé par Meta et publié en décembre 2024. En tant que modèle open-weight, ses poids entraînés sont disponibles publiquement — vous pouvez l’héberger vous-même, l’affiner sur des données propriétaires ou l’exécuter sur site sans dépendances API. Il prend en charge une fenêtre de contexte de 128K tokens, suffisante pour la plupart des documents et des applications multi-tours.

Sur le classement IA FlowHunt, il fait partie des 24 modèles suivis, évalués sur 4 benchmarks. Scores remarquables : 88,4 % sur HumanEval (#1 sur 2) ; 77,0 % sur MATH-500 (#3 sur 4) ; 68,9 % sur MMLU-Pro (#7 sur 8).

Llama 3.3 70B a été publié le 6 décembre 2024 comme l’un des derniers modèles de la série Llama 3 de Meta avant la transition architecturale vers Llama 4. En tant que modèle dense (non-MoE) à 70B paramètres, il reflétait la philosophie de la génération Llama 3 d’une architecture évolutive simple : plus de paramètres, de meilleurs résultats, une structure transparente. Sa fenêtre de contexte de 128K et ses scores solides sur MMLU-Pro et SWE-bench en ont fait le modèle auto-hébergé leader pour les équipes disposant de ressources GPU suffisantes pour l’inférence dense 70B mais pas pour un système MoE. Il reste populaire dans les secteurs réglementés — santé, finance, juridique — où la transparence et l’auditabilité d’une architecture dense, combinées à la disponibilité open-weight, comptent autant que la capacité brute.

Note : Qualité proche du 405B au coût du 70B. Texte uniquement. IFEval 92,1 %.

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Date de sortie: Décembre 2024
Paramètres: 70B dense
Contexte: 128K tokens
Poids: Ouverts
Niveau: Établi
Fournisseur: 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 (anciennement Facebook) est l'une des plus grandes entreprises technologiques mondiales, dont le siège est à Menlo Park, en Californie, et surtout connue pour Facebook, Instagram, WhatsApp et Threads. Via Meta AI (anciennement FAIR), l'entreprise est devenue l'éditeur le plus prolifique de grands modèles de langage à poids ouverts via la famille Llama. Les séries Llama 4 — Maverick, Scout et Behemoth — ont été publiées sous des licences communautaires permissives et restent les modèles à poids ouverts les plus téléchargés sur des plateformes comme Hugging Face. La stratégie IA de Meta est distincte parmi les grands laboratoires : plutôt que d'exploiter une API commerciale, Meta publie ses modèles ouvertement pour la recherche et l'usage commercial, intègre des fonctionnalités d'IA générative dans ses propres applications, et a publiquement plaidé en faveur des publications à poids ouverts comme l'approche la plus démocratique du développement de l'IA.

Cas d'Usage

Pour quoi utiliser Llama 3.3 70B

Raisonnement Scientifique et Technique: Llama 3.3 70B atteint 50 % sur GPQA Diamond (#13 sur 14 modèles). Il gère les questions-réponses scientifiques générales à un niveau solide, bien que les modèles de pointe obtiennent 25 points de pourcentage de plus sur les problèmes les plus difficiles de niveau graduate.
Déploiements Auto-Hébergés et Privés: Llama 3.3 70B est open-weight (70B paramètres denses) — ses poids entraînés sont disponibles publiquement pour téléchargement et auto-déploiement. Exécutez-le sur votre propre matériel GPU ou cloud privé pour garantir que les données ne quittent jamais votre environnement, éliminez les coûts d'API par token à grande échelle, ou affinez le modèle sur des ensembles de données propriétaires.

Strengths & Limitations

Strengths

Déploiements auto-hébergés et protégés des données (open-weight)
Tâches à long contexte (fenêtre de contexte de 128K)

Limitations

Raisonnement scientifique avancé en dessous des modèles de pointe (50 % GPQA — la frontière est à 90 %+)
Significativement en retrait par rapport aux modèles de pointe de 2026 en codage agentique et raisonnement complexe

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Comparez les 24 modèles sur 11 benchmarks — triables, sourcés et mis à jour en juin 2026.

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Questions fréquemment posées

: Llama 3.3 70B est un modèle d'IA éprouvé encore largement déployé dans les systèmes de production, développé par Meta et publié en décembre 2024. Il gère des tâches d'IA générales telles que la rédaction, l'analyse, la synthèse et les questions-réponses.
: Llama 3.3 70B est un modèle open-weight. Ses poids entraînés sont disponibles publiquement pour téléchargement, auto-hébergement et fine-tuning. Vous pouvez l'exécuter sur votre propre infrastructure sans frais d'API par token. Notez qu'open-weight n'est pas la même chose qu'open-source : le code d'entraînement et les données peuvent ne pas être entièrement publics.
: Llama 3.3 70B prend en charge une fenêtre de contexte de 128K tokens, suffisante pour la plupart des documents et des applications multi-tours.
: Llama 3.3 70B a été évalué sur : GPQA Diamond (50,5 %), MMLU-Pro (68,9 %), MATH-500 (77,0 %), HumanEval pass@1 (88,4 %). Les scores marqués SR sont auto-déclarés par le fournisseur ; les scores marqués 3P ou AA ont été vérifiés indépendamment par des tiers.
: Oui — Llama 3.3 70B est directement disponible dans FlowHunt. Vous pouvez l'utiliser pour créer des agents d'IA, des workflows automatisés, des chatbots et des pipelines de traitement de documents sans configuration supplémentaire.
: Vous pouvez comparer Llama 3.3 70B à l'ensemble des 24 modèles suivis sur le classement IA FlowHunt à l'aide du tableau de benchmarks triable. La section Classement des Benchmarks sur cette page montre la position de Llama 3.3 70B pour chaque benchmark sur lequel il a été évalué.

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