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Llama 3.3 70B InstructOPEN
Il modello linguistico multilingue di grandi dimensioni (LLM) Meta Llama 3.3 è un modello generativo pre-addestrato e ottimizzato per le istruzioni in 70B (testo in/testo out).
I prezzi vengono aggiornati automaticamente — verificati quotidianamente rispetto ai listini prezzi dei fornitori.
- $0.71 per 1M token, assumendo 3 input per 1 output la convenzione utilizzata da Artificial Analysis
- più economico del 27% dei 191 modelli open-weight monitorati qui
- 10 di 12 modelli Meta monitorati qui, dal più economico
Benchmark e prestazioni
Punteggi di benchmark indipendenti per Llama 3.3 70B Instruct, misurati da Artificial Analysis. Maggiore è meglio.
A parità di budget, Llama 3.3 70B Instruct offre 2.2 volte più capacità. Open weights significa anche che può self-hostarlo e non pagare nulla per token.
I modelli a questo livello costano $0.2 per 1M token (mediana di 26) — questo costa $0.71.
Più economico e migliore su questo indice: GLM 5.3 Flash · Gemini 3.7 Flash (batch) · GPT-5.6 Luna e 81 in più
Informazioni su questo modello
Llama 3.3 70B Instruct è un modello AI open-weight di Meta. Puoi scaricarlo e self-hostarlo gratuitamente; i prezzi sottostanti sono i prezzi di listino delle API hosted, monitorati quotidianamente, per quando preferisci la comodità al self-hosting.
Domande frequenti
Cos'è Llama 3.3 70B Instruct?
Llama 3.3 70B Instruct è un modello di linguaggio AI di Meta. È open-weight: può scaricarlo ed eseguirlo sul proprio hardware, gratuitamente. Ottiene 9.3 sull'indice di intelligenza Artificial Analysis.
Llama 3.3 70B Instruct è gratuito?
I pesi sono gratuiti e aperti — può self-hostare Llama 3.3 70B Instruct e non pagare nulla per token. Se preferisce un'API ospitata, i prezzi di listino sono $0,71 per milione di token di input e $0,71 per milione di token di output.
A cosa serve Llama 3.3 70B Instruct?
I benchmark indipendenti di Artificial Analysis gli danno GPQA 49.8%, MMLU-Pro 71.3%, Humanity's Last Exam 3.6%, Long Context Reasoning 15.7%, LiveCodeBench 28.8%, SciCode 26%, 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%. È particolarmente utilizzato per generazione di codice.
Quanto è veloce Llama 3.3 70B Instruct?
Genera circa 86.2 token al secondo, con una mediana 0.62s di ritardo prima del primo token. Misurato indipendentemente da Artificial Analysis.
Posso ospitare autonomamente Llama 3.3 70B Instruct?
Sì. Llama 3.3 70B Instruct ha open weights, quindi può scaricarlo ed eseguirlo sulla sua GPU o server con strumenti come Ollama, vLLM o llama.cpp — senza costi per token.