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Snowflake Llama 3.3 70B

Snowflake が Llama 3.3 をベースに開発した 70B パラメータのエンタープライズ級モデルで、データクラウド環境向けに最適化されています。Llama 3.3 の先進的な能力と Snowflake の企業データ処理における専門知識を組み合わせています。大規模データ分析、ビジネスインテリジェンス、企業級 AI アプリケーションに特に適しており、Snowflake エコシステム内でシームレスな AI 統合体験を提供できます。
インテリジェンス(比較的弱い)
速度(遅い)
入力サポートモダリティ
いいえ
推論モデルかどうか
128,000
コンテキストウィンドウ
128,000
最大出力トークン
2023-12-01
知識カットオフ

価格設定

¥1.44 /M tokens
入力
¥1.44 /M tokens
出力
- /M tokens
混合価格

クイック簡易比較

入力

出力

Snowflake Llama 3.3 70B
¥0.2
Arctic Instruct

基本パラメータ

Snowflake Llama 3.3 70B技術パラメータ
パラメータ数
70,000.0M
コンテキスト長
128.00k tokens
トレーニングデータカットオフ
2023-12-01
オープンソースカテゴリ
Proprietary
マルチモーダルサポート
テキストのみ
スループット
2,220
リリース日
2025-01-16
応答速度
0 tokens/s

ベンチマークスコア

以下はSnowflake Llama 3.3 70Bの様々な標準ベンチマークテストでのパフォーマンスです。これらのテストは、異なるタスクやドメインにおけるモデルの能力を評価します。
インテリジェンス指数
34.34
大規模言語モデルインテリジェンスレベル
コーディング指数
-
コーディングタスクにおけるAIモデルのパフォーマンス指標
数学指数
-
数学的問題の解決、数学的推論、または数学関連タスクの実行における能力指標
MMLU Pro
68.9
大規模マルチタスクマルチモーダル理解 - テキスト、画像、音声、ビデオの理解をテスト
GPQA
50.5
大学院物理学問題評価 - ダイヤモンド科学レベルの問題で高度な物理学知識をテスト
HLE
-
Hugging Face Open LLMリーダーボードにおけるモデルの包括的な平均スコア
LiveCodeBench
-
実世界のコード作成とプログラミングコンテスト問題解決における大規模言語モデルの能力を評価する特定の評価
SciCode
-
科学計算または特定の科学分野のコード生成におけるモデルの能力
HumanEval
88.4
特定のHumanEvalベンチマークテストセットでAIモデルが達成したスコア
Math 500スコア
68.9
最初の500の大規模でよく知られた数学ベンチマークテストのスコア
AIMEスコア
-
高難度の数学競技問題(特にAIMEレベル)を解決するAIモデルの能力を測定する指標
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