Llama 3.3 70B
SprachmodellAktiv
Llama 3.3 70B
Meta
- Veröffentlicht
- Dezember 2024
- Datenstand
- 8. September 2026
- Vorgängermodell
- Llama 3.1 70B
- Nachfolgermodell
- Llama 4 Maverick
- Geschwindigkeit
- 88,6 Token/sAusgabe-Tempo
- Preis
- Eingabe · Ausgabe / 1 Mio. Token
- Eingabe
- Text
- Ausgabe
- Text
Llama 3.3 70B ist Metas späterer dichter 70B-Checkpoint für Text und Code. Gegenüber Llama 3.1 70B bleibt die Grundidee dieselbe, aber das Modell gehört zur nachfolgenden 3.3-Generation.
Die Gewichte stehen unter der Llama-3.3-Community-Lizenz. Ein Kontextfenster von 131.072 Token lässt genügend Raum für längere Dokumente und Codebasen, ohne ein MoE-Modell einzusetzen. Der Wissensstand der Modellkarte endet im Dezember 2023.
Technische Daten und Zugang
| Angabe | Wert und Quelle |
|---|---|
| Gewichte | Open WeightsQuelle nicht angegeben |
| Zugang | API, LokalQuelle |
| Parameter | 70 Mrd.Quelle nicht angegeben |
| Kontextfenster | 131.072 TokenQuelle |
| Knowledge Cutoff | Dezember 2023Quelle |
| Lizenz | Llama 3.3 Community LicenseQuelle |
| Veröffentlichung | 2024-12-06Quelle |
| Parameter | 70 Mrd.Quelle |
| Architektur | dense transformerQuelle |
| Eingabe | TextQuelle |
| Ausgabe | Text, codeQuelle |
| Trainings-Token | 15T+Quelle |
| Wissensstand | 2023-12Quelle |
Seite 1 von 2
Messungen ohne passende Vergleichswerte
Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.
MMLU CoT (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 86
- Bewertung
- 86
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Meta Llama 3.3 model card
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-09-08
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Instruction-tuned table; Card benchmark table; chain-of-thought setting as labeled
MMLU Pro (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 68.9
- Bewertung
- 68.9
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Meta Llama 3.3 model card
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-09-08
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Instruction-tuned table; Card benchmark table
IFEval (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 92.1
- Bewertung
- 92.1
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Meta Llama 3.3 model card
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-09-08
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Instruction-tuned table; Card benchmark table
GPQA Diamond (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 50.5
- Bewertung
- 50.5
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Meta Llama 3.3 model card
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-09-08
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Instruction-tuned table; Card benchmark table
HumanEval (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 88.4
- Bewertung
- 88.4
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Meta Llama 3.3 model card
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-09-08
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Instruction-tuned table; Card benchmark table
MBPP (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 87.6
- Bewertung
- 87.6
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Meta Llama 3.3 model card
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-09-08
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Instruction-tuned table; Card benchmark table
MATH (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 77
- Bewertung
- 77
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Meta Llama 3.3 model card
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-09-08
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Instruction-tuned table; Card benchmark table
BFCLv2 (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 77.3
- Bewertung
- 77.3
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Meta Llama 3.3 model card
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-09-08
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Instruction-tuned table; Card benchmark table
MGSM (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 91.1
- Bewertung
- 91.1
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Meta Llama 3.3 model card
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-09-08
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Instruction-tuned table; Card benchmark table
Artificial Analysis Intelligence Index (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 7.66380859299009
- Bewertung
- 7.66380859299009
- Messgröße
- points
- Einheit
- points
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Artificial Analysis
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-09-08
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. unknown
AA-Omniscience Index (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- -54.1666666666667
- Bewertung
- -54.1666666666667
- Messgröße
- points
- Einheit
- points
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Artificial Analysis
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-09-08
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. unknown
Output speed (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 88.5604020209479
- Bewertung
- 88.5604020209479
- Messgröße
- tokens/s
- Einheit
- tokens/s
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Artificial Analysis
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-09-08
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. unknown
- Einordnung
- Artificial Analysis performance timing; output speed is decoded after the first streaming chunk. Provider basis: serving-provider median.
Seite 1 von 2
Unsere Tests
SVG-Kurztest
Ein SVG-Prompt, feste Ausgabeparameter. Aufnahmen erscheinen nur bei gemeldeten 0 Reasoning-Tokens oder dokumentiert fehlender Reasoning-Steuerung. Gleiche Testbedingungen machen die interne Rechenleistung der Modelle nicht identisch.
Frühere Tests
Pelikan auf dem Fahrrad
Community-Klassiker für eine freie SVG-Zeichnung.
Llama 3.3 70B
Reasoning (angefragt): nicht vorgegeben
Aktueller Versuch
- Datum des Testlaufs
- 01.10.2026
- API-Anbieter
- openrouter
- Angefragtes API-Modell
- meta-llama/llama-3.3-70b-instruct
- API-Modell laut Antwort
- meta-llama/llama-3.3-70b-instruct
- Reasoning-Einstellung
- nicht vorgegeben
- Festgelegter Endpunkt
- DeepInfra | meta-llama/llama-3.3-70b-instruct
- Temperatur
- Anbieterstandard
- Tokenlimit inklusive Reasoning
- 8.192 Token
- Testprotokoll
- community-visual-tests-v1
- Technische Prüfung
- Bestanden, keine Qualitätsbewertung
- Antwortzeit
- 61,4 s
Visuell geprüft. Aus diesem Einzeltest ergibt sich kein Gesamturteil über das Modell.
Prompt und Testbedingungen
Generate an SVG of a pelican riding a bicycle
Tokenlimit inklusive Reasoning: 8.192 Token
Ursprung der Aufgabe (Simon Willison)Beliebtheit
24,2 / 100
Vorgänger und Nachfolger
Quellen und Datenstand
| Art | Nachweis und Datenstand |
|---|---|
| Geschwindigkeit | Median der bereitstellenden Anbieter. Ausgabetempo nach dem ersten empfangenen Textabschnitt, nicht die gesamte Antwortzeit. Abgerufen am 8. September 2026. |
| Preis | API-Basispreise ohne Cache- oder Batch-Rabatt. Höhere Kontextstufen und weitere Tarife stehen unter Kosten. |
| Eingabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 8. September 2026. |
| Ausgabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 8. September 2026. |
| Recherchestand | Recherchestand 8. September 2026. 2 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell. |
| In den geprüften Quellen nicht gefunden | max-output-tokens Originalwortlaut No model-specific maximum output in card. |
| Weitere Quelle | Kontextfenster-Daten |
| Weitere Quelle | Wissensstand-Daten · Meta Llama model documentation · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | OpenRouter: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Vercel AI Gateway: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Creative Commons Attribution 4.0 |
| Weitere Quelle | Meta, Llama-3.3-70B-Instruct model card (Hugging Face) (2026-09-19) |
| Weitere Quelle | Meta AI, "The Llama 4 herd" (2026-09-19) |