Llama 3.3 70B란 무엇인가요?

Llama 3.3 70B는 Meta가 개발하여 2024년 12월에 출시한, 프로덕션 시스템에서 여전히 널리 사용되는 검증된 AI 모델입니다. 글쓰기, 분석, 요약, 질문 응답 등 일반 AI 작업을 처리합니다.

Llama 3.3 70B는 오픈소스인가요, 아니면 오픈 웨이트인가요?

Llama 3.3 70B는 오픈 웨이트 모델입니다. 학습된 가중치가 공개적으로 다운로드, 자체 호스팅 및 파인튜닝이 가능합니다. 별도의 토큰당 API 비용 없이 자체 인프라에서 실행할 수 있습니다. 단, 오픈 웨이트는 오픈소스와 동일하지 않습니다. 학습 코드와 데이터가 완전히 공개되지 않을 수 있습니다.

Llama 3.3 70B의 컨텍스트 윈도우는 얼마인가요?

Llama 3.3 70B는 대부분의 문서 및 멀티턴 애플리케이션에 적합한 128K 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원합니다.

Llama 3.3 70B는 어떤 벤치마크에서 평가되었나요?

Llama 3.3 70B는 GPQA Diamond(50.5%), MMLU-Pro(68.9%), MATH-500(77.0%), HumanEval pass@1(88.4%)에서 평가되었습니다. SR 태그가 붙은 점수는 제공자가 자체 보고한 것이며, 3P 또는 AA 태그가 붙은 점수는 제3자가 독립적으로 검증한 것입니다.

Llama 3.3 70B를 FlowHunt에서 사용할 수 있나요?

네, Llama 3.3 70B는 FlowHunt에서 직접 사용할 수 있습니다. 추가 설정 없이 AI 에이전트, 자동화 워크플로우, 챗봇 및 문서 처리 파이프라인을 구축하는 데 활용할 수 있습니다.

Llama 3.3 70B는 다른 AI 모델과 비교하여 어떤가요?

FlowHunt AI 리더보드에서 추적되는 24개 모델 모두를 정렬 가능한 벤치마크 테이블을 통해 Llama 3.3 70B와 비교할 수 있습니다. 이 페이지의 Benchmark Rankings 섹션에서는 Llama 3.3 70B가 평가된 각 벤치마크에서의 순위를 확인할 수 있습니다.

Llama 3.3 70B

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Llama 3.3 70B는 Meta가 개발하여 2024년 12월에 출시한, 프로덕션 시스템에서 여전히 널리 사용되는 검증된 AI 모델입니다. 오픈 웨이트 모델로서 학습된 가중치가 공개되어 있어 자체 호스팅, 독점 데이터로 파인튜닝, 또는 API 의존성 없이 온프레미스에서 실행할 수 있습니다. 대부분의 문서 및 멀티턴 애플리케이션에 적합한 128K 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원합니다.

FlowHunt AI 리더보드에서는 4개 벤치마크에서 평가된 24개 추적 모델 중 하나입니다. 주요 점수: HumanEval 88.4%(2개 중 1위), MATH-500 77.0%(4개 중 3위), MMLU-Pro 68.9%(8개 중 7위).

Llama 3.3 70B는 2024년 12월 6일, Llama 4로의 아키텍처 전환 이전 Meta의 마지막 Llama 3 시리즈 모델 중 하나로 출시되었습니다. 덴스(비-MoE) 70B 파라미터 모델로서, 더 많은 파라미터, 더 나은 결과, 투명한 구조라는 Llama 3 세대의 직관적인 확장형 아키텍처 철학을 반영했습니다. 128K 컨텍스트 윈도우와 뛰어난 MMLU-Pro 및 SWE-bench 점수는 덴스 70B 추론에 적합한 GPU 리소스를 보유했으나 MoE 시스템은 아닌 팀을 위한 최고의 자체 호스팅 모델이 되게 했습니다. 헬스케어, 금융, 법률 등 규제 산업에서 여전히 인기가 높으며, 이러한 분야에서는 덴스 아키텍처의 투명성과 감사 가능성, 그리고 오픈 웨이트 제공이 원시 성능만큼 중요합니다.

참고: 70B 비용으로 405B에 근접한 품질. 텍스트 전용. IFEval 92.1%.

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출시일: 2024년 12월
파라미터: 70B 덴스
컨텍스트: 128K 토큰
가중치: 공개
등급: Established
제공사: 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(전 Facebook)는 캘리포니아주 멘로파크에 본사를 둔 세계 최대 기술 기업 중 하나로, Facebook, Instagram, WhatsApp, Threads로 가장 잘 알려져 있습니다. Meta AI(전 FAIR)를 통해 이 회사는 Llama 제품군을 통해 오픈웨이트 대규모 언어 모델을 가장 많이 발표한 기관이 되었습니다. Llama 4 시리즈(Maverick, Scout, Behemoth)는 허용적인 커뮤니티 라이선스로 출시되었으며 Hugging Face와 같은 플랫폼에서 가장 많이 다운로드된 오픈웨이트 모델로 남아 있습니다. Meta의 AI 전략은 주요 연구소 중에서 독특합니다. 상업용 API를 운영하는 대신 연구 및 상업적 사용을 위해 모델을 공개적으로 출시하고, 자체 애플리케이션 전반에 생성형 AI 기능을 통합하며, 오픈웨이트 공개가 AI 개발에 가장 민주적인 접근 방식이라고 공개적으로 옹호해 왔습니다.

사용 사례

Llama 3.3 70B 활용 분야

과학 및 기술 추론: Llama 3.3 70B는 GPQA Diamond에서 50%(14개 모델 중 13위)를 달성했습니다. 일반 과학 Q&A를 견고한 수준으로 처리하지만, 최첨단 모델은 가장 어려운 대학원 수준 문제에서 25%포인트 이상 높은 점수를 기록합니다.
자체 호스팅 및 프라이빗 배포: Llama 3.3 70B는 오픈 웨이트(70B 덴스 파라미터) 모델로, 학습된 가중치가 공개적으로 다운로드 및 자체 배포 가능합니다. 자체 GPU 하드웨어 또는 프라이빗 클라우드에서 실행하여 데이터가 환경 외부로 유출되지 않도록 보장하고, 대규모 토큰당 API 비용을 없애거나, 독점 데이터셋으로 모델을 파인튜닝할 수 있습니다.

Strengths & Limitations

Strengths

자체 호스팅 및 데이터 프라이빗 배포(오픈 웨이트)
긴 컨텍스트 작업(128K 컨텍스트 윈도우)

Limitations

최첨단 대비 낮은 과학 추론 성능(GPQA 50% — 최첨단 90%+)
에이전트 코딩 및 복잡한 추론에서 2026년 최첨단 모델에 크게 뒤처짐

더 많은 비교

전체 AI 모델 리더보드 보기

11개 벤치마크에서 24개 모델 모두 비교 — 정렬 가능, 출처 표시, 2026년 6월 업데이트.

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자주 묻는 질문

: Llama 3.3 70B는 Meta가 개발하여 2024년 12월에 출시한, 프로덕션 시스템에서 여전히 널리 사용되는 검증된 AI 모델입니다. 글쓰기, 분석, 요약, 질문 응답 등 일반 AI 작업을 처리합니다.
: Llama 3.3 70B는 오픈 웨이트 모델입니다. 학습된 가중치가 공개적으로 다운로드, 자체 호스팅 및 파인튜닝이 가능합니다. 별도의 토큰당 API 비용 없이 자체 인프라에서 실행할 수 있습니다. 단, 오픈 웨이트는 오픈소스와 동일하지 않습니다. 학습 코드와 데이터가 완전히 공개되지 않을 수 있습니다.
: Llama 3.3 70B는 대부분의 문서 및 멀티턴 애플리케이션에 적합한 128K 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원합니다.
: Llama 3.3 70B는 GPQA Diamond(50.5%), MMLU-Pro(68.9%), MATH-500(77.0%), HumanEval pass@1(88.4%)에서 평가되었습니다. SR 태그가 붙은 점수는 제공자가 자체 보고한 것이며, 3P 또는 AA 태그가 붙은 점수는 제3자가 독립적으로 검증한 것입니다.
: 네, Llama 3.3 70B는 FlowHunt에서 직접 사용할 수 있습니다. 추가 설정 없이 AI 에이전트, 자동화 워크플로우, 챗봇 및 문서 처리 파이프라인을 구축하는 데 활용할 수 있습니다.
: FlowHunt AI 리더보드에서 추적되는 24개 모델 모두를 정렬 가능한 벤치마크 테이블을 통해 Llama 3.3 70B와 비교할 수 있습니다. 이 페이지의 Benchmark Rankings 섹션에서는 Llama 3.3 70B가 평가된 각 벤치마크에서의 순위를 확인할 수 있습니다.

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