Текущая2024-12-06
Llama 3.3 70B Instruct (free)
66KG —
К списку моделейКак рассчитан профиль →
Искать в /services/ →Создать обсуждение
Llama 3.3 70B Instruct (free)
G-Score: н/дОт Meta
StandardGeneralTextOpen WeightsLocal
* Продукт компании Meta Platforms Inc., деятельность которой признана экстремистской и запрещена на территории Российской Федерации.
Краткое описание
Многоязычная модель большого языка (LLM) Meta Llama 3.3 представляет собой предварительно обученную и настроенную генеративную модель в 70B (ввод/вывод текста). Инструкция Llama 3.3, настроенная только на текстовую модель...
G-Score и профиль
G-Score: н/дДля Llama 3.3 70B Instruct (free) пока нет совпавших результатов в подключённых публичных лидербордах. Исходные значения карточки не используются для G‑Score.
Показатели G‑Код, G‑Рассуждения, G‑Агенты и G‑Зрение рассчитаны по массовым таблицам LiveBench, Artificial Analysis и LMArena. Наведите или нажмите на значок рядом с оценкой, чтобы увидеть исходный лидерборд, вариант модели, значение и размер выборки.
Уверенность данных
низкая
Покрытие
0 тестов · 0 направлений
Происхождение
нет данных лидербордов
Место модели в каталоге
Место исходного бенчмарка показывается только при закреплённом source record и среди других карточек с источником. Эти старые значения не участвуют в G-Score лидербордов.
| Бенчмарк | Результат | Место | Доказательство |
|---|---|---|---|
| GPQA (Экспертные знания) | 69% | н/д | Источник не указан |
| MATH (Математика) | 78.2% | н/д | Источник не указан |
| MMLU (Общие знания) | 88.1% | н/д | Источник не указан |
| Arena Elo (LMSYS) | 1437 | н/д | Источник не указан |
| HumanEval (Кодинг) | 84.4% | н/д | Источник не указан |
| SWE-bench (Разработка) | 48.9% | н/д | Источник не указан |
Подробный обзор модели
Обзор Meta Llama 3.3 70B: Надежность и мощь (2026)
Llama 3.3 70B Instruct, выпущенная Meta в декабре 2024 года, остается одной из самых популярных и востребованных моделей в 2026 году. Это «рабочая лошадка» современного ИИ, предлагающая стабильность, предсказуемость и высочайшее качество ответов при открытой лицензии.
Почему Llama 3.3 всё еще в топе?
1. Эталонное следование инструкциям
Модели серии Llama всегда славились своей «послушностью». Llama 3.3 70B доведена до совершенства в понимании сложных, многосоставных промптов, что делает её идеальной для автоматизации бизнес-процессов.
2. Оптимизированная база знаний
Модель была обучена на колоссальном массиве данных, включая актуальную техническую документацию и научные статьи. Она демонстрирует глубокое понимание контекста во многих прикладных областях.
3. Идеальный баланс размера и интеллекта
70 миллиардов параметров позволяют модели работать на стандартных серверных решениях, обеспечивая при этом уровень интеллекта, сопоставимый с закрытыми моделями GPT-4.
Бенчмарки (Состояние на май 2026)
| Бенчмарк | Результат Llama 3.3 70B | Категория |
|---|---|---|
| Arena Elo | 1437 | Лидер открытого ПО |
| MMLU | 88.1% | Общие знания |
| HumanEval | 84.4% | Генерация кода |
| MATH | 78.2% | Математическая логика |
| GPQA | 69.0% | Научный анализ |
Сценарии использования
- Корпоративные чат-боты: Надежные ассистенты для сотрудников и клиентов.
- Анализ текстов: Качественная суммаризация, классификация и извлечение данных.
- Разработка ПО: Помощь в написании кода на популярных языках (Python, JS, Java).
Доступность
Модель доступна бесплатно через множество API-провайдеров, а также для локального развертывания через Ollama или vLLM.
Статья подготовлена для Gruzdevv.ru. Все данные актуальны на май 2026 года.
Где запустить модель
Цены приведены за 1 млн токенов и могут меняться. Доступность российских провайдеров проверяется на их стороне.
Обновляем провайдеров и цены…
Профиль модели
Бенчмарки
GPQA (Экспертные знания)69%
MATH (Математика)78.2%
MMLU (Общие знания)88.1%
Arena Elo (LMSYS)1437
HumanEval (Кодинг)84.4%
SWE-bench (Разработка)48.9%
История семейства
Линейка Llama
Последовательность собрана по датам релиза моделей Meta в каталоге. Она показывает соседние поколения, но не приписывает им совместимость или наследование архитектуры без отдельного источника.
Экосистема Llama 3.3 70B Instruct (free)
Сервисы, инструменты, материалы и обсуждения, связанные с моделью.
Сервисы с поддержкой модели
Откройте результаты по названию модели и проверьте актуальную интеграцию.
MCP и инструменты
Весь каталог- MetabaseMetabase — open-source платформа для бизнес-аналитики. Она закрывает потребность команды в самостоятельном анализе данных без SQL. MCP-сервер для Metabase даёт AI-ассистентам прямой доступ к вашему инстансу Metabase. Вы можете искать данные, строить визуализации и управлять дашбордами прямо через диалог с ассистентом. Сервер подходит data-аналитикам, продакт-менеджерам и разработчикам, которые используют Metabase как корпоративную BI-систему. Вам больше не нужно переключаться между окнами — AI выполнит запрос за вас. Эта интеграция особенно полезна, когда нужно быстро получить ответ без запуска Metabase. Достаточно сформулировать запрос на русском языке — и сервер сам выполнит нужный SQL-запрос или найдёт готовый дашборд.
- OpenMetadataOpenMetadata — платформа для управления контекстом данных. Она собирает технические метаданные, качество данных, происхождение, владельцев, глоссарии, классификации, домены и продуктовые метрики в единый граф знаний. MCP-сервер делает этот граф доступным для AI-ассистентов и агентов через протокол MCP. Без контекста AI-ассистент видит только сырые таблицы. Он не знает, какие данные доверенные, кто за них отвечает, откуда они пришли и как используются. OpenMetadata даёт бизнес-смысл: ассистент понимает принятые в компании термины, статус качества и lineage. Это делает ответы точными и полезными. Сервер поддерживает 120+ коннекторов к базам данных, облачным хранилищам, BI-инструментам и каталогам. Вы подключаете его к вашему экземпляру OpenMetadata, и AI-агент получает единую точку входа в семантический слой.
- shellwardShellWard — это MCP-сервер, который работает как межсетевой экран для AI-агентов. Он встраивается между агентом (Claude Desktop или любой другой MCP-клиент) и его инструментами: командной оболочкой, файловой системой, HTTP-запросами, почтовыми сервисами. Сервер перехватывает каждый вызов инструмента в реальном времени и проверяет его по восьми уровням защиты. ShellWard сканирует данные на наличие персональной информации (PII), анализирует shell-команды на опасность, детектирует промпт-инъекции и блокирует утечки данных (DLP). Это своего рода корпоративный firewall, адаптированный под AI-агентов. Данные внутри системы используются свободно, но наружу ничего не выходит. Одна промпт-инъекция может привести к краже базы клиентов, удалению сервера или отправке данных хакеру. Без такого firewall AI-агент становится уязвимым инструментом. ShellWard решает эту проблему, выступая в роли прокси-слоя безопасности: он даёт агенту доступ к файлам и командам, но блокирует любые попытки использовать этот доступ во вред.
Статьи и термины
Все статьиОбсуждения о Llama 3.3 70B Instruct (free)
Задайте вопрос сообществу — карточка модели будет прикреплена автоматически.