参考资料 6可信度 87%总体可信度: 87%该图钉的来源和参考资料对其日期的支持程度。包括来源在内的 6 份资料对图钉开始和结束时间支持程度的加权平均；资料每比最新的一份旧 180 天，权重减半显示所有可信度不低于 75% 的图钉

第一项始终是图钉的来源。总体可信度是各份资料对上方所用开始和结束时间支持程度的加权平均；资料每比最新的一份旧 180 天，权重减半。

• [1]90%
  huggingface.co/meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct

  huggingface.co· 发布于 2026年10月12日· 开始 2024年12月6日 ✓· 占评分 73%

  Meta 的模型卡注明“Model Release Date: 70B Instruct: December 6, 2024”;TechCrunch^[5] 的报道日期为 2024年12月6日,OpenRouter^[6] 也将 meta-llama/llama-3.3-70b-instruct 列为同一天创建。

• [2]70%
  Meta releases AI model 'Llama 3.3' - GIGAZINE

  gigazine.net· 发表于 2024年12月9日· 占评分 5%

  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 Vidhya

  analyticsvidhya.com· 发表于 2024年12月9日· 占评分 5%

  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-models

  github.com· 发表于 2024年12月6日· 占评分 5%

  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 - TechCrunch

  techcrunch.com· 发表于 2024年12月6日· 占评分 5%

  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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