Llama 3.3 70B · Meta
Meta-ի Llama 3.3։ 70 միլիարդ պարամետր, լայնորեն փորձարկված չատում, կոդում և դատողության մեջ։ Ընդհանուր օգտագործման համար ամենահուսալի ընտրություններից մեկն է։
Մասին Llama 3.3 70B
Meta-ի Llama 3.3։ 70 միլիարդ պարամետր, լայնորեն փորձարկված չատում, կոդում և դատողության մեջ։ Ընդհանուր օգտագործման համար ամենահուսալի ընտրություններից մեկն է։
Ինչում է առանձնանում: Փորձարկված և կայուն · Բազմալեզու · Լավ է կոդի մեջ.
Ինչպես օգտվել Llama 3.3 70B
-
1
Գրիր կամ վերբեռնիր
Գրիր, ինչ ես ուզում, վերևի տուփում, կամ վերբեռնիր ֆայլը, եթե գործիքը դա պահանջում է։
-
2
Ստեղծիր
Սեղմիր հիմնական կոճակը։ Սպասիր 2-30 վայրկյան՝ կախված մոդելից և մուտքի չափից։
-
3
Ներբեռնիր կամ կիսվիր
Ներբեռնիր արդյունքը կամ կիսվիր ուղիղ հղումով։ Առանց ջրանշանի, պատրաստ օգտագործման։
Հաճախ տրվող հարցեր
Որքա՞ն արժե օգտագործել Llama 3.3 70B՞
Llama 3.3 70B Pro մոդել է։ Մեկ օգտագործումը արժե 10 tokens (մեզ համար իրական արժեքը՝ մոտ $0.05)։ Անհրաժեշտ է Pro պլան ($9/ամիս → 15.000 tokens) կամ միանվագ փաթեթ։ Եթե արդեն ունեք tokens անվճար հաշվում, կարող եք դրանք անմիջապես ծախսել։
Քանի՞ Llama 3.3 70B օգտագործում է ներառված Pro պլանում՞
Pro ($9/ամիս) տալիս է 15.000 կրկնվող tokens։ Llama 3.3 70B օգտագործումը արժե 10 tokens, ինչը ցիկլում ~1.500 լրիվ օգտագործում է։ Եթե պակաս լինի, միանգամյա փաթեթները (5.000 / 25.000 / 80.000 tokens) ավելանում են հաշվեկշռին և մեկ տարուց շուտ չեն լրանում։
Ինչո՞վ է առանձնահատուկ Llama 3.3 70B
Meta-ն հրապարակում է Llama ընտանիքի լրիվ կշիռները՝ լավ փորձարկված ընդհանուր զրույցում, կոդում և բազմալեզվությունում։ Նրա կոնկրետ ուժեղ կողմերն են՝ փորձարկված և կայուն, բազմալեզու և լավ կոդում։
Ինչքա՞ն արագ է պատասխանում Llama 3.3 70B
Llama 3.3 70B ունի միջին արագություն՝ 5-15 վայրկյան պատասխանի համար, ոչ ամենաարագը և ոչ ամենադանդաղը կատալոգում։ Իրական ժամանակը կախված է նաև prompt-ի երկարությունից և տվյալների կենտրոնի բեռից. շատ մեծ կոնտեքստ ունեցող մոդելները ավելի երկար են աշխատում, երբ շատ երկար տեքստեր ես մուտքագրում։
Ինչպե՞ս օգտագործել Llama 3.3 70B ia.gratis-ում
Կարող եք օգտագործել Llama 3.3 70B-ն /chat/ էջից՝ ընտրելով այն ընտրիչում, կամ REST API-ով՝ POST հարցման մարմնում նշելով `model=llama-3`։ Արագ ամփոփում․ բազմակողմանի և տարածված։ 70 միլիարդ պարամետր։ Մոդելի ներքին նույնացուցիչն է `llama-3`։ Օգտակար է API-ով ինտեգրելիս։