Czym jest Llama 3.3 70B?

Llama 3.3 70B to sprawdzony model AI wciąż szeroko wdrażany w systemach produkcyjnych, opracowany przez Meta i wydany w grudniu 2024. Radzi sobie z ogólnymi zadaniami AI, w tym pisaniem, analizą, streszczaniem i odpowiadaniem na pytania.

Czy Llama 3.3 70B jest open-source czy open-weight?

Llama 3.3 70B to model o otwartych wagach (open-weight). Jego wytrenowane wagi są publicznie dostępne do pobrania, samodzielnego hostowania i dostrajania. Możesz uruchomić go na własnej infrastrukturze bez opłat za tokeny API. Należy pamiętać, że open-weight to nie to samo co open-source: kod treningowy i dane mogą nie być w pełni publiczne.

Jaki jest rozmiar okna kontekstowego Llama 3.3 70B?

Llama 3.3 70B obsługuje okno kontekstowe o długości 128K tokenów, wystarczające dla większości dokumentów i aplikacji wieloobrotowych.

Na jakich benchmarkach testowano Llama 3.3 70B?

Llama 3.3 70B została przetestowana na: GPQA Diamond (50,5%), MMLU-Pro (68,9%), MATH-500 (77,0%), HumanEval pass@1 (88,4%). Wyniki oznaczone SR są raportowane przez dostawcę; wyniki oznaczone 3P lub AA zostały niezależnie zweryfikowane przez strony trzecie.

Czy Llama 3.3 70B jest dostępna w FlowHunt?

Tak — Llama 3.3 70B jest bezpośrednio dostępna w FlowHunt. Możesz jej użyć do budowania agentów AI, zautomatyzowanych przepływów pracy, chatbotów i potoków przetwarzania dokumentów bez dodatkowej konfiguracji.

Jak Llama 3.3 70B wypada na tle innych modeli AI?

Możesz porównać Llama 3.3 70B ze wszystkimi 24 modelami śledzonymi na liście rankingowej AI FlowHunt za pomocą sortowalnej tabeli benchmarków. Sekcja Rankingi Benchmarków na tej stronie pokazuje pozycję Llama 3.3 70B w każdym benchmarku, w którym została oceniona.

Llama 3.3 70B

EstablishedOpen-weightAvailable in FlowHunt

Try in FlowHunt

Llama 3.3 70B to sprawdzony model AI wciąż szeroko wdrażany w systemach produkcyjnych, opracowany przez Meta i wydany w grudniu 2024. Jako model o otwartych wagach, jego wytrenowane wagi są publicznie dostępne — możesz go samodzielnie hostować, dostrajać na własnych danych lub uruchomić lokalnie bez zależności API. Obsługuje okno kontekstowe 128K tokenów, wystarczające dla większości dokumentów i aplikacji wieloobrotowych.

Na liście rankingowej AI FlowHunt jest jednym z 24 śledzonych modeli, ocenianych w 4 benchmarkach. Wyróżniające się wyniki: 88,4% w HumanEval (#1 z 2); 77,0% w MATH-500 (#3 z 4); 68,9% w MMLU-Pro (#7 z 8).

Llama 3.3 70B została wydana 6 grudnia 2024 jako jeden z ostatnich modeli serii Llama 3 Meta przed przejściem architektonicznym do Llama 4. Jako gęsty (nie-MoE) model o 70B parametrach, odzwierciedlał filozofię generacji Llama 3 — prostą, skalowalną architekturę: więcej parametrów, lepsze wyniki, przejrzysta struktura. Jej okno kontekstowe 128K oraz wysokie wyniki w MMLU-Pro i SWE-bench uczyniły ją wiodącym modelem do samodzielnego hostowania dla zespołów posiadających zasoby GPU wystarczające do inferencji gęstego modelu 70B, ale nie systemu MoE. Pozostaje popularna w regulowanych branżach — opiece zdrowotnej, finansach, prawie — gdzie przejrzystość i audytowalność gęstej architektury w połączeniu z dostępnością otwartych wag są równie ważne jak surowa wydajność.

Uwaga: Jakość bliska 405B przy koszcie 70B. Tylko tekst. IFEval 92,1%.

Try in FlowHunt

Data wydania: Grudzień 2024
Parametry: 70B gęsty
Kontekst: 128K tokenów
Wagi: Otwarte
Poziom: Ugruntowany
Dostawca: 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 (dawniej Facebook) to jedna z największych firm technologicznych na świecie, z siedzibą w Menlo Park w Kalifornii, znana przede wszystkim z Facebooka, Instagrama, WhatsAppa i Threads. Dzięki Meta AI (dawniej FAIR) firma stała się najbardziej płodnym wydawcą modeli językowych o otwartych wagach za pośrednictwem rodziny Llama. Seria Llama 4 – Maverick, Scout i Behemoth – została wydana na liberalnych licencjach społecznościowych i pozostaje najczęściej pobieranymi modelami o otwartych wagach na platformach takich jak Hugging Face. Strategia AI Meta różni się od innych głównych laboratoriów: zamiast prowadzić komercyjne API, Meta udostępnia modele otwarcie do badań i użytku komercyjnego, integruje funkcje generatywnej AI we własnych aplikacjach i publicznie opowiada się za udostępnianiem otwartych wag jako najbardziej demokratycznym podejściem do rozwoju AI.

Zastosowania

Do czego używać Llama 3.3 70B

Rozumowanie Naukowo-Techniczne: Llama 3.3 70B osiąga 50% w GPQA Diamond (#13 z 14 modeli). Radzi sobie z ogólnymi pytaniami naukowymi na solidnym poziomie, choć modele z pierwszej ligi uzyskują o 25+ punktów procentowych więcej w najtrudniejszych problemach na poziomie zaawansowanym.
Wdrożenia Samodzielne i Prywatne: Llama 3.3 70B ma otwarte wagi (70B gęstych parametrów) — jej wytrenowane wagi są publicznie dostępne do pobrania i samodzielnego wdrożenia. Uruchom ją na własnym sprzęcie GPU lub w prywatnej chmurze, aby mieć pewność, że dane nigdy nie opuszczą Twojego środowiska, wyeliminować koszty API za tokeny przy większej skali lub dostroić model na własnych zestawach danych.

Strengths & Limitations

Strengths

Wdrożenia samodzielne i z zachowaniem prywatności danych (otwarte wagi)
Zadania wymagające długiego kontekstu (okno kontekstowe 128K)

Limitations

Rozumowanie w trudnych zagadnieniach naukowych poniżej czołówki (50% GPQA — czołówka: 90%+)
Znacznie w tyle za czołowymi modelami 2026 w kodowaniu agencyjnym i złożonym rozumowaniu

Więcej do porównania

Pokrewne modele AI

Przeglądaj pełną listę rankingową modeli AI

Porównaj wszystkie 24 modele w 11 benchmarkach — sortowalne, z podaniem źródeł, aktualizowane czerwiec 2026.

← Powrót do rankingu AI Wypróbuj w FlowHunt

Najczęściej zadawane pytania

: Llama 3.3 70B to sprawdzony model AI wciąż szeroko wdrażany w systemach produkcyjnych, opracowany przez Meta i wydany w grudniu 2024. Radzi sobie z ogólnymi zadaniami AI, w tym pisaniem, analizą, streszczaniem i odpowiadaniem na pytania.
: Llama 3.3 70B to model o otwartych wagach (open-weight). Jego wytrenowane wagi są publicznie dostępne do pobrania, samodzielnego hostowania i dostrajania. Możesz uruchomić go na własnej infrastrukturze bez opłat za tokeny API. Należy pamiętać, że open-weight to nie to samo co open-source: kod treningowy i dane mogą nie być w pełni publiczne.
: Llama 3.3 70B obsługuje okno kontekstowe o długości 128K tokenów, wystarczające dla większości dokumentów i aplikacji wieloobrotowych.
: Llama 3.3 70B została przetestowana na: GPQA Diamond (50,5%), MMLU-Pro (68,9%), MATH-500 (77,0%), HumanEval pass@1 (88,4%). Wyniki oznaczone SR są raportowane przez dostawcę; wyniki oznaczone 3P lub AA zostały niezależnie zweryfikowane przez strony trzecie.
: Tak — Llama 3.3 70B jest bezpośrednio dostępna w FlowHunt. Możesz jej użyć do budowania agentów AI, zautomatyzowanych przepływów pracy, chatbotów i potoków przetwarzania dokumentów bez dodatkowej konfiguracji.
: Możesz porównać Llama 3.3 70B ze wszystkimi 24 modelami śledzonymi na liście rankingowej AI FlowHunt za pomocą sortowalnej tabeli benchmarków. Sekcja Rankingi Benchmarków na tej stronie pokazuje pozycję Llama 3.3 70B w każdym benchmarku, w którym została oceniona.

Dowiedz się więcej

Llama 4 Maverick — Benchmarki, Możliwości i Zastosowania

Llama 4 Maverick to model AI o otwartych wagach od Meta (17B/400B MoE (128 ekspertów)), sklasyfikowany jako poziom Established, z oknem kontekstowym 1M tokenów....

Apr 5, 2025 4 min czytania

Llama 4 Scout — Benchmarki, Możliwości i Zastosowania

Llama 4 Scout to model AI o otwartych wagach od Meta (17B/109B MoE (16 ekspertów)), sklasyfikowany jako poziom Established z oknem kontekstowym 10 mln tokenów. ...

Apr 5, 2025 4 min czytania

Mistral Large 3 — Benchmarki, Możliwości i Zastosowania

Mistral Large 3 to model AI o otwartych wagach od Mistral (41B/675B MoE), sklasyfikowany jako poziom Advanced z oknem kontekstowym 256K tokenów. Jest dostępny b...

Dec 2, 2025 4 min czytania