Llama 3.3 70B · Meta
Llama 3.3 od Meta. 70 miliardów parametrów, szeroko sprawdzona w czacie, kodzie i rozumowaniu. Jeden z najmocniejszych wyborów do użytku ogólnego.
O modelu Llama 3.3 70B
Llama 3.3 od Meta. 70 miliardów parametrów, szeroko sprawdzona w czacie, kodzie i rozumowaniu. Jeden z najmocniejszych wyborów do użytku ogólnego.
W czym się wyróżnia: Sprawdzony i stabilny · Wielojęzyczny · Dobry w kodzie.
Jak używać Llama 3.3 70B
-
1
Napisz lub prześlij
Napisz, czego chcesz, w polu powyżej, albo prześlij plik, jeśli narzędzie tego wymaga.
-
2
Generuj
Kliknij główny przycisk. Poczekaj 2 do 30 sekund, zależnie od modelu i rozmiaru danych wejściowych.
-
3
Pobierz lub udostępnij
Pobierz wynik albo udostępnij bezpośredni link. Bez znaku wodnego, gotowe do użycia.
Najczęstsze pytania
Ile kosztuje użycie Llama 3.3 70B?
Llama 3.3 70B to model Pro: kosztuje 10 tokens za użycie (~$0.05 realnego kosztu dla nas). Potrzebujesz planu Pro ($9/mies. → 15.000 tokens) albo jednorazowego pakietu. Jeśli masz już tokens na darmowym koncie, możesz z nich korzystać od razu.
Ile użyć Llama 3.3 70B mieści się w planie Pro?
Pro ($9/mies.) daje 15.000 tokens miesięcznie. Każde użycie Llama 3.3 70B kosztuje 10 tokens, czyli ~1.500 pełnych użyć w cyklu. Jeśli zabraknie, jednorazowe pakiety (5.000 / 25.000 / 80.000 tokens) dodają się do salda i nie wygasają przez rok.
Co wyróżnia Llama 3.3 70B?
Meta publikuje pełne wagi rodziny Llama, sprawdzonej w ogólnym czacie, kodzie i wielojęzyczności. Jego konkretne mocne strony to: sprawdzony i stabilny, wielojęzyczny i dobry w kodzie.
Jak szybko odpowiada Llama 3.3 70B?
Llama 3.3 70B ma zrównoważoną szybkość: 5-15 sekund na odpowiedź, ani najszybszy, ani najwolniejszy w katalogu. Rzeczywisty czas zależy też od długości promptu i obciążenia datacenter: modele z ogromnym kontekstem trwają dłużej, gdy wrzucasz bardzo długie teksty.
Jak używać Llama 3.3 70B w ia.gratis?
Możesz użyć Llama 3.3 70B w /chat/, wybierając Llama 3.3 70B w selektorze albo przez REST API z `model=llama-3` w treści POST. Krótko: wszechstronna i popularna. 70B parametrów. Wewnętrzny identyfikator modelu to `llama-3`, przydatny przy integracji przez API.