Ce este Llama 3.3 70B?

Llama 3.3 70B este un model AI consacrat, încă utilizat pe scară largă în sistemele de producție, dezvoltat de Meta și lansat în decembrie 2024. Gestionează sarcini generale de AI, inclusiv scriere, analiză, rezumare și răspuns la întrebări.

Llama 3.3 70B este open-source sau open-weight?

Llama 3.3 70B este un model open-weight. Greutățile sale antrenate sunt disponibile public pentru descărcare, auto-găzduire și fine-tuning. Îl poți rula pe propria infrastructură fără taxe API per token. Reține că open-weight nu este același lucru cu open-source: codul de antrenare și datele pot să nu fie complet publice.

Pe ce benchmark-uri a fost evaluat Llama 3.3 70B?

Llama 3.3 70B a fost evaluat pe: GPQA Diamond (50,5%), MMLU-Pro (68,9%), MATH-500 (77,0%), HumanEval pass@1 (88,4%). Scorurile etichetate SR sunt auto-raportate de furnizor; scorurile etichetate 3P sau AA au fost verificate independent de terțe părți.

Llama 3.3 70B este disponibil în FlowHunt?

Da — Llama 3.3 70B este disponibil direct în FlowHunt. Îl poți folosi pentru a construi agenți AI, fluxuri de lucru automatizate, chatboți și pipeline-uri de procesare a documentelor, fără nicio configurare suplimentară.

Cum se compară Llama 3.3 70B cu alte modele AI?

Poți compara Llama 3.3 70B cu toate cele 24 de modele urmărite în Clasamentul AI FlowHunt folosind tabelul sortabil de benchmark-uri. Secțiunea Clasamente Benchmark de pe această pagină arată poziția lui Llama 3.3 70B pe fiecare benchmark pe care a fost evaluat.

Llama 3.3 70B

EstablishedOpen-weightAvailable in FlowHunt

Try in FlowHunt

Llama 3.3 70B este un model AI consacrat, încă utilizat pe scară largă în sistemele de producție, dezvoltat de Meta și lansat în decembrie 2024. Fiind un model open-weight, greutățile sale antrenate sunt disponibile public — îl poți auto-găzdui, face fine-tuning pe date proprietare sau rula on-premise fără dependențe API. Suportă o fereastră de context de 128K tokeni, adecvată pentru majoritatea documentelor și aplicațiilor cu mai multe runde de dialog.

În Clasamentul AI FlowHunt este unul dintre cele 24 de modele urmărite, evaluate pe 4 benchmark-uri. Scoruri remarcabile: 88,4% pe HumanEval (#1 din 2); 77,0% pe MATH-500 (#3 din 4); 68,9% pe MMLU-Pro (#7 din 14).

Llama 3.3 70B a fost lansat pe 6 decembrie 2024, ca unul dintre ultimele modele din seria Llama 3 de la Meta, înaintea tranziției arhitecturale la Llama 4. Ca model dens (non-MoE) cu 70B parametri, a reflectat filozofia generației Llama 3 a unei arhitecturi scalabile simple: mai mulți parametri, rezultate mai bune, structură transparentă. Fereastra sa de context de 128K și scorurile puternice la MMLU-Pro și SWE-bench l-au făcut modelul auto-găzduit de top pentru echipele cu resurse GPU adecvate pentru inferență densă de 70B, dar nu pentru un sistem MoE. Rămâne popular în industriile reglementate — sănătate, finanțe, juridic — unde transparența și auditabilitatea unei arhitecturi dense, combinate cu disponibilitatea open-weight, contează la fel de mult ca și capacitatea brută.

Notă: Calitate aproape de 405B la costul de 70B. Doar text. IFEval 92,1%.

Try in FlowHunt

Lansat: Decembrie 2024
Parametri: 70B dense
Context: 128K tokeni
Greutăți: Deschise
Categorie: Stabilit
Furnizor: 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 (fostul Facebook) este una dintre cele mai mari companii tehnologice din lume, cu sediul în Menlo Park, California, și cel mai bine cunoscută pentru Facebook, Instagram, WhatsApp și Threads. Prin Meta AI (fostul FAIR), compania a devenit cel mai prolific editor de modele lingvistice mari cu greutăți deschise prin familia Llama. Seria Llama 4 — Maverick, Scout și Behemoth — a fost lansată sub licențe comunitare permisive și rămân cele mai descărcate modele cu greutăți deschise pe platforme precum Hugging Face. Strategia AI a Meta este distinctă printre marile laboratoare: în loc să opereze un API comercial, Meta lansează modele în mod deschis pentru cercetare și uz comercial, integrează funcții de AI generativ în propriile aplicații și a susținut public lansările cu greutăți deschise ca cea mai democratică abordare a dezvoltării AI.

Cazuri de Utilizare

Pentru Ce Să Folosești Llama 3.3 70B

Raționament Științific & Tehnic: Llama 3.3 70B atinge 50% pe GPQA Diamond (#13 din 14 modele). Gestionează întrebări și răspunsuri științifice generale la un nivel solid, deși modelele de frontieră obțin scoruri cu peste 25 de puncte procentuale mai mari pe cele mai dificile probleme de nivel universitar.
Implementări Auto-Găzduite & Private: Llama 3.3 70B este open-weight (70B parametri dense) — greutățile sale antrenate sunt disponibile public pentru descărcare și auto-desfășurare. Rulează-l pe propriul hardware GPU sau în cloud privat pentru a te asigura că datele nu părăsesc niciodată mediul tău, elimină costurile API per token la scară sau fă fine-tuning pe seturi de date proprietare.

Strengths & Limitations

Strengths

Implementări auto-găzduite și private de date (open-weight)
Sarcini cu context lung (fereastră de context de 128K)

Limitations

Raționament științific sub nivelul frontieră (50% GPQA — frontiera este 90%+)
Semnificativ în urma modelelor de frontieră din 2026 la codare agentică și raționament complex

Mai Multe de Comparat

Modele AI Conexe

Vezi Clasamentul Complet al Modelelor AI

Compară toate cele 24 de modele pe 11 benchmark-uri — sortabile, cu surse, actualizat iunie 2026.

← Înapoi la Clasamentul AI Încearcă în FlowHunt

Întrebări frecvente

: Llama 3.3 70B este un model AI consacrat, încă utilizat pe scară largă în sistemele de producție, dezvoltat de Meta și lansat în decembrie 2024. Gestionează sarcini generale de AI, inclusiv scriere, analiză, rezumare și răspuns la întrebări.
: Llama 3.3 70B este un model open-weight. Greutățile sale antrenate sunt disponibile public pentru descărcare, auto-găzduire și fine-tuning. Îl poți rula pe propria infrastructură fără taxe API per token. Reține că open-weight nu este același lucru cu open-source: codul de antrenare și datele pot să nu fie complet publice.
: Llama 3.3 70B suportă o fereastră de context de 128K tokeni, adecvată pentru majoritatea documentelor și aplicațiilor cu mai multe runde de dialog.
: Llama 3.3 70B a fost evaluat pe: GPQA Diamond (50,5%), MMLU-Pro (68,9%), MATH-500 (77,0%), HumanEval pass@1 (88,4%). Scorurile etichetate SR sunt auto-raportate de furnizor; scorurile etichetate 3P sau AA au fost verificate independent de terțe părți.
: Da — Llama 3.3 70B este disponibil direct în FlowHunt. Îl poți folosi pentru a construi agenți AI, fluxuri de lucru automatizate, chatboți și pipeline-uri de procesare a documentelor, fără nicio configurare suplimentară.
: Poți compara Llama 3.3 70B cu toate cele 24 de modele urmărite în Clasamentul AI FlowHunt folosind tabelul sortabil de benchmark-uri. Secțiunea Clasamente Benchmark de pe această pagină arată poziția lui Llama 3.3 70B pe fiecare benchmark pe care a fost evaluat.

Află mai multe

Llama 4 Scout — Repere, Capabilități și Cazuri de Utilizare

Llama 4 Scout este un model AI cu greutăți deschise de la Meta (17B/109B MoE (16 experți)), clasificat la nivelul Established, cu o fereastră de context de 10M ...

Apr 5, 2025 4 min citire

Llama 4 Maverick — Evaluări, Capacități și Cazuri de Utilizare

Llama 4 Maverick este un model AI cu greutăți deschise de la Meta (17B/400B MoE (128 de experți)), clasificat în categoria Established, cu un context de 1M toke...

Apr 5, 2025 4 min citire

Large Language Model Meta AI (LLaMA)

Large Language Model Meta AI (LLaMA) este un model de procesare avansată a limbajului natural dezvoltat de Meta. Cu până la 65 de miliarde de parametri, LLaMA e...

May 30, 2025 2 min citire

AI Language Model +6