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Llama 3.3 70B InstructOPEN
Le modèle de langage multilingue (LLM) Meta Llama 3.3 est un modèle génératif pré-entraîné et ajusté par instruction de 70 milliards (texte en/texte out).
Les prix se mettent à jour automatiquement — vérifiés quotidiennement par rapport aux prix catalogue des fournisseurs.
- $0.16 par 1M de tokens, en supposant 3 entrées pour 1 sortie la convention utilisée par Artificial Analysis
- moins cher que 64% des 204 modèles open-weight suivis ici
- 7 sur 14 modèles Meta suivis ici, du moins cher
Benchmarks & performance
Scores de référence indépendants pour Llama 3.3 70B Instruct, mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est.
Les modèles à ce niveau coûtent $0.37 par 1M de tokens (médiane de 58) — celui-ci coûte $0.16.
Moins cher et meilleur sur cet indice : GLM 5.3 Flash (batch) · GPT-6 Luna (batch) · DeepSeek V4 Flash 0731 et 28 de plus
À propos de ce modèle
Llama 3.3 70B Instruct est un modèle d'IA open-weight de Meta. Vous pouvez le télécharger et le déployer en self-hosted gratuitement ; les prix ci-dessous sont les prix de liste de l'API hébergée, suivis quotidiennement, pour quand vous préférez la commodité au self-hosting.
Questions fréquemment posées
Qu'est-ce que Llama 3.3 70B Instruct ?
Llama 3.3 70B Instruct est un modèle de langage IA de Meta. Il est open-weight : vous pouvez le télécharger et l'exécuter sur votre propre matériel, gratuitement. Il obtient un score de 7.7 sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis.
Llama 3.3 70B Instruct est-il gratuit ?
Les poids sont gratuits et ouverts — vous pouvez auto-héberger Llama 3.3 70B Instruct et ne rien payer par jeton. Si vous préférez une API hébergée, les prix sont de 0,1 $ par million de jetons d'entrée et de 0,32 $ par million de jetons de sortie.
À quoi Llama 3.3 70B Instruct est-il bon ?
Des benchmarks indépendants d'Artificial Analysis lui donnent GPQA 49.8%, MMLU-Pro 71.3%, Humanity's Last Exam 3.6%, Long Context Reasoning 15.7%, LiveCodeBench 28.8%, MATH-500 77.3%, AIME 30%, AIME 2025 7.7%, IFBench 47.1%, τ²-Bench 26.6%, Terminal-Bench 4.9%, Terminal-Bench Hard 3%. Il est particulièrement utilisé pour génération de code.
Quelle est la vitesse de Llama 3.3 70B Instruct ?
Il génère environ 90.7 tokens par seconde, avec un délai médian 0.64s avant le premier token. Mesuré indépendamment par Artificial Analysis.
Puis-je auto-héberger Llama 3.3 70B Instruct ?
Oui. Llama 3.3 70B Instruct a des open weights, donc vous pouvez le télécharger et l'exécuter sur votre propre GPU ou serveur avec des outils comme Ollama, vLLM ou llama.cpp — sans coût par token.