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Fiche modèle · édition du

Llama 3.3 70B

Meta AI · États-Unis · sorti le Meta AI · États-Unis · 6 décembre 2024

  • Poids ouverts · Llama 3.3
  • Mac 96 Go
  • Classe énergétique C
50,6de 46,7 à 54,5Rang 194 · 90 %?
Empreinte?
Raisonnement51,9Code47,9Agents51,7Usage50,6Maths45,8Sciences50,6Français57,5VisionÉcriture50,9Web

Son bilan?

  • Au classement général, 194e sur 257, ex æquo avec 34 autres modèles dont les marges d'erreur se recouvrent.
  • Pas encore classé en code, tâches d'agent et maths : trop peu de mesures.
  • Pas encore mesuré en compréhension d'images et création web.
L'application de l'éditeurMeta AI Ce modèle n'y est peut-être plus proposé. (nouvel onglet)

Estimationenviron 0,23 € pour 1 000 questions par l'API, en comptant 1 000 jetons lus et 500 écrits par question. Comment on l'estime

Score général?

50,6de 46,7 à 54,5

Rang194Groupe 11, ex æquoCouverture90 %25 mesures

Pourquoi ce score ? →Comment lire un score →

Peut-il tourner chez vous ?ESTIMATION

Tient à partir d'un Mac de 96 Go (71 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple un Mac Studio M5 Ultra de 96 Go. Mémoire estimée : 48,3 Go.

Mémoire selon la versionAllégée, 4 bits48,3 GoAllégée, 8 bits84,5 GoComplète, 16 bits161,0 GoLe pointillé marque 71 Go, la mémoire utile d'un Mac de 96 Go. Au-delà, le modèle ne tient plus sur cette machine.
Vitesse de générationEstimation pour un contexte court : le débit mémoire de chaque machine divisé par ce que le modèle relit à chaque jeton dans la version qui y tient, ramené à ce que donnent les 7 mesures publiées qui servent d'étalon. Dans chaque famille, la plus petite machine à débit publié où il tient, la moins rapide à mémoire égale. Comment on l’estime.

Les benchmarks mesurent la version complète du modèle. La version allégée fait un peu moins bien. À télécharger avec Ollama, LM Studio ou llama.cpp. Comment on compte la mémoire. Les prix et les marchands sont sur la page de chaque machine.

Pour aller plus loin. Installer Ollama, lancer un premier modèle et fixer la taille du contexte pour qu'il tienne dans la mémoire de la machine. Ollama & les modèles locaux, sur minilabai.com. Un guide du même auteur que QUELLE IA.

Fiche technique

Prix
0,09 € / 0,28 €entrée / sortie, par million de jetons
Fenêtre de contexte
131 072 jetonsenviron 98 000 mots
Entrées
Texte
Réflexion
Non communiqué
Paramètres
70 milliards
Licence
Llama 3.3poids ouverts, téléchargeables
Classe énergétique
Csur une échelle de A à G
Hébergement en Europe
Possible
Connaissances jusqu'à
Décembre 2023

Où le trouver

Liens directs, sans affiliation

Ses versions non censurées

Une variante modifiée par des tiers pour refuser moins. Leur taux de refus vient du banc de QUELLE IA ; elles ne reprennent pas le score de cette fiche.

Le classement des IA non censurées →

Toutes les mesures

33 mesures · d'où vient le score
BenchmarkRésultatÉquivaut à?RéflexionÉtatSource
MMLU86,3 %61,2InconnueARCHIVÉepoch.ai
MMLU79,1 %43,1InconnueARCHIVÉepoch.ai
LiveBench, raisonnement50,8 %52,2InconnueARCHIVÉepoch.ai
LiveBench50,2 %51,2InconnueARCHIVÉepoch.ai
compar:IA981,0 Elo57,5InconnueACTIFarene.comparia.beta.gouv.fr
LiveBench, mathématiques42,2 %47,7InconnueARCHIVÉepoch.ai
MATH Level 541,6 %46,5InconnueARCHIVÉepoch.ai
Voir les 21 autres mesures
Arena, texte1 318,1 Elo50,5InconnueACTIFarena.ai
Arena, écriture créative1 285,4 Elo51,0InconnueACTIFarena.ai
LiveBench, code36,6 %46,1InconnueARCHIVÉepoch.ai
Arena, questions en français1 327,1 Elo49,5InconnueACTIFarena.ai
Arena, questions de code1 345,8 Elo47,6InconnueACTIFarena.ai
Arena, questions de maths1 295,6 Elo47,9InconnueACTIFarena.ai
Fiction.LiveBench33,3 %50,8InconnueARCHIVÉepoch.ai
Arena, questions d'experts1 298,2 Elo46,5InconnueACTIFarena.ai
DTBench59,5 %51,9InconnueSATURÉconceptualreasoning.ai
GPQA Diamond47,4 %51,0InconnueSATURÉepoch.ai
SciCode26 %50,5InconnueACTIFartificialanalysis.ai
BALROG23 %52,6InconnueACTIFbalrogai.com
ForecastBench61,3 %59,1InconnueACTIFepoch.ai
LMCA17,5259,9InconnueACTIFconceptualreasoning.ai
WeirdML (v2)14,4 %44,7InconnueACTIFhtihle.github.io
OTIS Mock AIME 2024-20255,1 %42,5InconnueSATURÉepoch.ai
SimpleBench19,9 %37,4InconnueACTIFepoch.ai
CritPt0 %59,3InconnueACTIFepoch.ai

Source : Artificial Analysis pour CritPt et SciCode. Ces mesures, relayées par Epoch AI, comptent dans le score IA avec leur accord.

En bref

Quel est le score de Llama 3.3 70B ?
Llama 3.3 70B obtient un score IA de 50,6, avec une marge de 46,7 à 54,5, dans l'édition du 9 novembre 2026. Il est classé 194e sur 257 modèles, à partir de 25 mesures.?
Dans quelles tâches Llama 3.3 70B est-il le plus fort ?
Ses deux meilleures tâches sont français (57,5) et raisonnement (51,9). Sa tâche la plus faible est maths (45,8).
Llama 3.3 70B peut-il tourner en local ?
Tient à partir d'un Mac de 96 Go (71 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple un Mac Studio M5 Ultra de 96 Go. Mémoire estimée : 48,3 Go.
Combien coûte Llama 3.3 70B ?
0,09 € par million de jetons en entrée et 0,28 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Pour fixer les idées, 1 000 questions de 1 000 jetons, avec des réponses de 500 jetons, coûteraient environ 0,23 € par l'API : c'est une estimation, pas un tarif. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.
Qui édite Llama 3.3 70B ?
Llama 3.3 70B est édité par Meta AI (États-Unis), et il est sorti le 6 décembre 2024. Ses poids sont ouverts, sous licence Llama 3.3.

Ses voisins?