Llama 4 Maverick — Karşılaştırmalar, Yetenekler ve Kullanım Alanları
Llama 4 Maverick, Meta tarafından geliştirilen (17B/400B MoE (128 uzman)), 1M token bağlam penceresine sahip, Yerleşik (Established) seviyesinde sınıflandırılan...
4 dakika okuma
Llama 3.3 70B, Meta tarafından geliştirilen ve Aralık 2024’te piyasaya sürülen, üretim sistemlerinde hâlâ yaygın olarak kullanılan kanıtlanmış bir AI modelidir. Açık ağırlıklı bir model olarak eğitilmiş ağırlıkları herkese açıktır — kendi sunucunuzda barındırabilir, özel verilerle ince ayar yapabilir veya API bağımlılığı olmadan şirket içinde çalıştırabilirsiniz. Çoğu belge ve çoklu etkileşim uygulaması için yeterli olan 128K token bağlam penceresini destekler.
FlowHunt AI Liderlik Tablosu’nda 4 karşılaştırmada değerlendirilen 24 takip edilen modelden biridir. Öne çıkan puanlar: HumanEval’de %88,4 (2 model arasında #1); MATH-500’de %77,0 (4 model arasında #3); MMLU-Pro’da %68,9 (8 model arasında #7).
Llama 3.3 70B, 6 Aralık 2024’te, Llama 4’e mimari geçişten önce Meta’nın son Llama 3 serisi modellerinden biri olarak piyasaya sürüldü. Yoğun (MoE olmayan) 70B parametreli bir model olarak, Llama 3 neslinin basit ölçeklenebilir mimari felsefesini yansıtıyordu: daha fazla parametre, daha iyi sonuçlar, şeffaf yapı. 128K bağlam penceresi ve güçlü MMLU-Pro ile SWE-bench puanları, yoğun 70B çıkarımı için yeterli GPU kaynağına sahip ancak bir MoE sistemine sahip olmayan ekipler için lider kendi kendine barındırılan model haline getirdi. Sağlık, finans ve hukuk gibi düzenlemeye tabi sektörlerde — yoğun bir mimarinin şeffaflığı ve denetlenebilirliğinin, açık ağırlıklı kullanılabilirlikle birleştiğinde ham yetenek kadar önemli olduğu alanlarda — popüler olmaya devam etmektedir.
Not: 70B maliyetine 405B’ye yakın kalite. Yalnızca metin. IFEval %92,1.
- Yayınlanma
- Aralık 2024
- Parametreler
- 70B yoğun
- Bağlam
- 128K token
- Ağırlıklar
- Açık
- Katman
- Established
- Sağlayıcı
- 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 Platforms (eski adıyla Facebook), merkezi Menlo Park, Kaliforniya'da bulunan ve Facebook, Instagram, WhatsApp ile Threads ile en iyi bilinen dünyanın en büyük teknoloji şirketlerinden biridir. Meta AI (eski adıyla FAIR) aracılığıyla şirket, Llama ailesiyle açık ağırlıklı büyük dil modellerinin en üretken yayıncısı haline gelmiştir. Llama 4 serisi — Maverick, Scout ve Behemoth — izin verici topluluk lisansları altında yayımlanmış olup Hugging Face gibi platformlarda en çok indirilen açık ağırlıklı modeller olmaya devam etmektedir. Meta'nın yapay zeka stratejisi büyük laboratuvarlar arasında farklıdır: ticari bir API işletmek yerine Meta, modelleri araştırma ve ticari kullanım için açıkça yayımlar, kendi uygulamalarına üretken yapay zeka özellikleri entegre eder ve açık ağırlıklı sürümleri yapay zeka gelişimine en demokratik yaklaşım olarak kamuoyunda savunmuştur.
Kullanım Alanları
Llama 3.3 70B Nerede Kullanılır
- Bilimsel ve Teknik Akıl Yürütme
Llama 3.3 70B, GPQA Diamond'da %50 başarı elde ediyor (14 model arasında #13). Genel bilimsel soru-cevap işlemlerini iyi bir seviyede halleder. Ancak öncü modeller, en zor lisansüstü seviye problemlerde 25+ puan daha yüksek skor alır.
- Kendi Sunucunuzda Barındırma ve Özel Dağıtımlar
Llama 3.3 70B, açık ağırlıklıdır (70B yoğun parametre) — eğitilmiş ağırlıkları indirme ve kendi dağıtımınız için herkese açıktır. Kendi GPU donanımınızda veya özel bulutunuzda çalıştırarak verilerinizin ortamınızdan asla ayrılmamasını sağlayabilir, ölçekte token başına API maliyetlerini ortadan kaldırabilir veya modeli özel veri kümeleri üzerinde ince ayar yapabilirsiniz.
Strengths & Limitations
Strengths
- Kendi sunucunuzda barındırma ve veri gizliliği (açık ağırlıklı)
- Uzun bağlam görevleri (128K bağlam penceresi)
Limitations
- Öncü seviyenin altında zor bilim akıl yürütme (%50 GPQA — öncü seviye %90+)
- Ajan kodlama ve karmaşık akıl yürütmede 2026 öncü modellerinin belirgin şekilde gerisinde
AI Model Liderlik Tablosunun Tamamına Göz Atın
24 modelin tamamını 11 karşılaştırmada karşılaştırın — sıralanabilir, kaynaklı ve Haziran 2026 itibarıyla güncellenmiştir.
Sıkça sorulan sorular
Daha fazla bilgi
Llama 4 Scout — Kıyaslamalar, Yetenekler ve Kullanım Alanları
Llama 4 Scout, Meta tarafından geliştirilen (17B/109B MoE (16 uzman)), 10 milyon token bağlam penceresine sahip, Yerleşik (Established) kategorisinde sınıflandı...
4 dakika okuma
Large Language Model Meta AI (LLaMA)
Large Language Model Meta AI (LLaMA), Meta tarafından geliştirilen son teknoloji bir doğal dil işleme modelidir. 65 milyara kadar parametreye sahip olan LLaMA, ...
2 dakika okuma
AI
Language Model
+6