Llama 3.3 70B Instruct
Réseau Neuronal
Llama 3.3 70B Instruct est un modèle textuel multilingue Meta de 70B paramètres pour les tâches de dialogue et d'instruction.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche Llama 3.3 70B Instruct?
Llama 3.3 70B Instruct est un modèle linguistique Meta de 70 milliards de paramètres : pré-entraîné et affiné par instructions, il fonctionne sur le principe entrée texte/sortie texte et est conçu pour le dialogue multilingue. Sur BotHub, le modèle Llama 3.3 est accessible sans VPN ni carte étrangère : payez en roubles avec une carte russe à l'usage, sans abonnement, et votre solde n'expire pas. Comparez les réponses avec d'autres réseaux de neurones dans la même fenêtre en quelques clics. L'API unique de BotHub permet d'intégrer Llama à votre service et de la remplacer plus tard par un autre modèle sans réécrire l'intégration. Les données sont transmises de manière chiffrée. Les entreprises bénéficient de contrats, factures, gestion électronique de documents et d'un panneau d'administration avec limites. Utile pour créer un assistant de support, résumer de longs documents ou échanges, réécrire et corriger des brouillons, préparer des réponses aux questions fréquentes des clients et lancer un traitement par lots via l'API.Questions fréquentes sur Llama 3.3 70B Instruct
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
Llama 3.3 70B Instruct est un modèle textuel Meta pour le dialogue et les instructions : il rédige et édite des textes, analyse le code, aide au refactoring et au débogage, résout des problèmes de logique et STEM. Son contexte de 128 000 jetons permet de gérer de longs échanges, de la documentation ou des projets entiers.
Le modèle génère jusqu'à 16 384 jetons par réponse, suffisant pour un article volumineux, une section de documentation ou plusieurs fichiers de code. Si le contenu est trop long, demandez simplement de continuer : le début reste dans le contexte de 128 000 jetons, et le modèle ne perd pas le fil.
Il n'y a pas de mode de raisonnement étape par étape spécifique : le modèle répond généralement immédiatement. Cependant, vous pouvez obtenir une analyse détaillée via un prompt : demandez de détailler la solution étape par étape, de comparer les options, puis de conclure. Cette méthode fonctionne bien pour la logique, les mathématiques et l'analyse de code.
Oui. Le modèle prend en charge l'appel de fonctions et la sortie JSON structurée, ce qui facilite son intégration dans des agents, chatbots et pipelines : il choisit l'outil approprié et renvoie les champs selon le schéma défini. Sur BotHub, cela fonctionne via une API compatible OpenAI, permettant de changer de modèle sans réécrire l'intégration.
Vous pouvez charger des images et des documents : le modèle analysera une capture d'écran, un schéma, un graphique ou un fichier et répondra par du texte. L'entrée audio et vidéo n'est pas prise en charge. La génération autre que textuelle n'est pas non plus disponible : utilisez d'autres modèles dans la même fenêtre BotHub pour les images et l'audio.
Nous n'avons pas de données spécifiques sur les langues, nous ne pouvons donc pas garantir un niveau précis de russe. Le plus simple est de tester : envoyez votre requête type et évaluez la réponse. Si le résultat ne vous convient pas, passez à un autre modèle dans la même fenêtre — les jetons ne sont pas perdus, la facturation se fait à l'usage.