Références 6CONFIANCE 87 %Confiance globale: 87%Dans quelle mesure la source et les références du pin étayent ses dates.Moyenne pondérée de la fermeté avec laquelle 6 références, source comprise, étayent les heures de début et de fin de l’épingle ; une référence compte moitié moins pour chaque tranche de 180 jours d’ancienneté par rapport à la plus récenteAfficher toutes les épingles à 75 % de confiance ou plus
La première entrée est toujours la source de l’épingle. La confiance globale est une moyenne pondérée de la fermeté avec laquelle chaque référence étaye les heures de début et de fin retenues ci-dessus ; une référence compte moitié moins pour chaque tranche de 180 jours d’ancienneté par rapport à la plus récente.
- [1]90%huggingface.co/meta-llama/Llama-3.3-70B-Instructhuggingface.co· Publié le 12 oct. 2026· Début 6 déc. 2024 ✓· 73 % du score
La fiche du modèle de Meta indique 'Model Release Date: 70B Instruct: December 6, 2024' ; l'article de TechCrunch[5] est daté du 6 décembre 2024 et OpenRouter[6] référence meta-llama/llama-3.3-70b-instruct comme créé le même jour.
- [2]70%Meta releases AI model 'Llama 3.3' - GIGAZINEgigazine.net· Publié le 9 déc. 2024· 5 % du score
Reproduces Meta's benchmark and pricing table: Llama 3.3 70B against Llama 3.1 70B and 405B, Amazon Nova Pro, Gemini Pro 1.5, GPT-4o and Claude 3.5 Sonnet, with a $0.1 input and $0.4 output per 1 million tokens row; notes training on over 15 trillion tokens to December 2023 and the 700 million monthly user cap.[1]
- [3]70%Llama 3.3 70B is Here! 25x Cheaper than GPT-4o - Analytics Vidhyaanalyticsvidhya.com· Publié le 9 déc. 2024· 5 % du score
Secondary explainer: head-to-head with GPT-4o (IFEval 92.1 against 84.6, HumanEval 88.4 against 86.0, MMLU Pro 68.9 against 73.8), Artificial Analysis Quality Index 74 against 86 for o1-preview, and where to run it: Hugging Face[1], Ollama (about 42 GB), Groq, Deep Infra, Hyperbolic, Fireworks and Together AI.
- [4]90%Llama 3.3 model card - meta-llama/llama-modelsgithub.com· Publié le 6 déc. 2024· 5 % du score
Meta's model card: 70B text-in text-out, 128k context, GQA, 15T+ pretraining tokens with a December 2023 cutoff, over 25M synthetic fine-tuning examples, 7.0M H100 GPU hours and 12.9 tons CO2eq location-based, eight supported languages, and the instruction-tuned table against Llama 3.1 8B, 70B and 405B.[1]
- [5]85%Meta unveils a new, more efficient Llama model - TechCrunchtechcrunch.com· Publié le 6 déc. 2024· 5 % du score
Same-day report by Kyle Wiggers: Meta says it delivers the performance of Llama 3.1 405B at lower cost, Ahmad Al-Dahle's chart against Gemini 1.5 Pro, GPT-4o and Nova Pro, the 700-million-user licence clause, more than 650 million Llama downloads, Meta AI near 600 million monthly users, and Llama 4 needing 10x the compute.[1]
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