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
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.
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
Les dix tâches?
- Raisonnement51,9Rang 102 · 44 %, voir le classement Raisonnement
- Code47,9Provisoire · 25 %, voir le classement Code
- Agents51,7Provisoire · 12 %, voir le classement Agents
- Usage50,6Rang 218 · 100 %, voir le classement Usage
- Maths45,8Provisoire · 25 %, voir le classement Maths
- Sciences50,6Rang 103 · 60 %, voir le classement Sciences
- Français57,5Rang 110 · 100 %, voir le classement Français
- VisionNon mesuré
- Écriture50,9Rang 216 · 100 %, voir le classement Écriture
- WebNon mesuré
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.
- Carte graphique 96 Gopar exemple RTX PRO 6000 BlackwellOui, jusqu'à 8 bits
- PC portables GeForce RTXTrop juste
- PC portables Intel Core UltraTrop juste
- PC portables Snapdragon X2Trop juste
- Mac 96 Gopar exemple Mac Studio M5 Ultra, 96 GoOui, allégé 4 bits
- Ryzen AI Max 128 Gopar exemple Ryzen AI Max+ 395, 128 Go, et une autre machineOui, jusqu'à 8 bits
- PC portable RTX Spark 128 Gopar exemple Microsoft Surface Laptop Ultra 15 pouces, RTX Spark, 128 Go, et 3 autres machinesOui, jusqu'à 8 bits
- Sans carte graphiqueTrop juste
- ServeurOui
- EstiméMac Studio M5 Ultra, 96 GoMac 96 Go · 1,2 To/s · version allégée à 4 bitsde 7,9 à 20 jetons/s estimés
- EstiméASUS ProArt P14 (H7407BA), RTX Spark, 128 GoPC portable RTX Spark 128 Go · 300 Go/s · version allégée à 8 bitsde 1,1 à 2,9 jetons/s estimés
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- TéléchargerHugging FaceLes poids officiels du modèle
- Sur votre machineOllamaChercher le modèle, une commande pour le lancer
- Sur votre machineLM StudioInterface graphique, Windows, Mac et Linux
- Par APIOpenRouterUne clé pour tous les modèles, prix au jeton
- L'essayerMeta AILa discussion en ligne de l'éditeur
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.
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.