Llama 3.3 70B Instruct

Fiche modèle · Meta · llama-3.3-70b-instruct

Llama 3.3 is a multilingual large language model optimized for dialogue use cases across multiple languages. It is a pretrained and instruction-tuned generative model with 70 billion parameters, outperforming many open-source and closed chat models on common industry benchmarks. Llama 3.3 supports a context length of 128,000 tokens and is designed for commercial and research use in multiple languages.

Fiches modèles

Identité

Organisation	Meta
Pays	—
Famille	—
Type	llm
Date de sortie	2024-12-06
Licence	llama 3.3 community license agreement
Licence commerciale	non
Licence open source	non
Poids ouverts	oui
Auto-hébergement (DGX Spark)	oui — ≤ 107 Md (Q8/FP8)
Modalités	text
Fenêtre de contexte	128 000
KV cache / token (Q8)	—
Paramètres totaux	70 B
Paramètres actifs (session)	70.6 B
Source des paramètres actifs	web : https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct
Curation des paramètres actifs	2026-11-04
Prix par session	0.16 $ (1 000 000 tokens entrée + 200 000 sortie, prix le moins cher par fournisseur)
Tokens / tâche (Data Players)	1.2 M
Tokens / tâche (Terminal-Bench)	83.3 M (est.)
Ratio Terminal-Bench / Data Players	69.4×
Coût / tâche (Terminal-Bench)	1.38 $ (est.)
Tokens d'entraînement	15 000 000 000 000
Coupure de connaissance	—
Créé le	2026-05-07T16:53:31.040690Z
Mis à jour le	2026-11-04T06:04:51.459089Z
Source	LLM Stats
URL	https://llm-stats.com/models/llama-3.3-70b-instruct

Tokens/tâche

IA Act — preuves fournisseur

ICA 20/100 · périmètre complet · seuil systémique inconnu

Critère	Note / 5	Poids
Documentation technique	2,5	5 %
Résumé des données d'entraînement	2,5	35 %
Conformité droit d'auteur	0,0	35 %
Code of Practice GPAI	0,0	20 %
Risque systémique	0,0	5 %

Curation : 2026-10-21.

IA Act

Prix par fournisseur

Prix

Statut du modèle (offres + auto-hébergement) : souverain — via GreenPT (eurouter), IONOS Cloud (cortecs, eurouter), OVHcloud (cortecs, eurouter, ovh), Scaleway (cortecs, eurouter, scaleway).

Toutes sources confondues : catalogue llm-stats, routeurs EUrouter/Cortecs et catalogues directs (OVHcloud, Scaleway, Infomaniak). Les prix sont convertis en USD pour la comparaison ; le prix publié et le taux BCE utilisé sont dans l'infobulle. Les prix inconnus restent indiqués « — ».

Fournisseur	Source	Souveraineté	Entrée (/M tok)	Sortie (/M tok)	Quantification	Contexte	Latence (s)	Débit (tok/s)	Statut
GreenPT	eurouter	souverain	—	—	—	128 000	—	—	—
IONOS Cloud	cortecs, eurouter	souverain	0.73 $	0.73 $	int4	128 000	—	—	—
OVHcloud	cortecs, eurouter, ovh	souverain	0.75 $	0.75 $	fp8	128 000 / 131 000	—	—	—
Scaleway	cortecs, eurouter, scaleway	souverain	1.01 $	1.01 $	—	128 000 / 131 000	—	—	—
DeepInfra	llm-stats	non	0.10 $	0.32 $	—	—	—	—	active

Souveraineté qualifiée par offre (modèle × fournisseur) ; survolez le badge pour les critères.

Souveraineté

Scores par catégorie (top_scores)

Catégorie	Score
chat	0.90
instruction_following	0.90
language	0.80
legal	0.80
math	0.80
physics	0.50
reasoning	0.80
structured_output	0.90
finance	0.80
general	0.80
healthcare	0.80
biology	0.50
chemistry	0.50
code	0.90
tool_calling	0.80

Scores par benchmark

Benchmark	Catégorie	Score	Max	Normalisé (API)	Vérifié	Auto-déclaré	Daté du
bfcl-v2	general	0.77	1.00	0.77	non	oui	2026-11-04T06:04:51.462728Z
gpqa	reasoning	0.51	1.00	0.51	non	oui	2026-11-04T06:04:51.466260Z
humaneval	reasoning	0.88	1.00	0.88	non	oui	2026-11-04T06:04:51.470607Z
ifeval	chat	0.92	1.00	0.92	non	oui	2026-11-04T06:04:51.483893Z
math	math	0.77	1.00	0.77	non	oui	2026-11-04T06:04:51.493136Z
mbpp-evalplus	reasoning	0.88	1.00	0.88	non	oui	2026-11-04T06:04:51.498812Z
mgsm	math	0.91	1.00	0.91	non	oui	2026-11-04T06:04:51.502956Z
mmlu	general	0.86	1.00	0.86	non	oui	2026-11-04T06:04:51.513117Z
mmlu-pro	language	0.69	1.00	0.69	non	oui	2026-11-04T06:04:51.517607Z

Classements

Catégorie	Rang	Score	Note conservatrice	Benchmarks évalués	Méthode	Daté du	Provenance
chat	29	0.90	23.09	1	trueskill	2026-11-04T08:08:43.789169Z	rankings
code	187	—	9.24	1	trueskill	2026-10-19	model_history

Lecture : Note conservatrice = borne basse TrueSkill (niveau estimé − marge d’incertitude) ; Benchmarks évalués = nombre de benchmarks de la catégorie pris en compte. À performances égales, un modèle évalué sur moins de benchmarks obtient une note plus basse : la note ne se déduit pas d’un seul score. Provenance : rankings = top 50 de /rankings ; model_history = historique du modèle (/models/{id}/history), utilisé pour les rangs au-delà du top 50.

Données

Dates de curation (récupération depuis l'API) : models 2026-11-04 · benchmarks 2026-11-04 · scores 2026-11-04 · updates 2026-11-04 · account 2026-11-04 · model_history 2026-11-04 · rankings 2026-11-04