Мультиязычная большая языковая модель (LLM) Meta Llama 3.3 — это предварительно обученная и настроенная на инструкции генеративная модель с 70B параметрами (ввод текста/вывод текста). Модель Llama 3.3, настроенная на инструкции и работающая только с текстом, оптимизирована для многоязычных диалоговых сценариев использования и превосходит многие доступные открытые и закрытые чат-модели по общим отраслевым бенчмаркам.
Поддерживаемые языки: английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский.
Провайдер для Meta: Llama 3.3 70B Instruct
Hubris маршрутизирует запросы к лучшему доступному провайдеру с автоматическим fallback при сбоях.
Модальности
Провайдеры
Запросы обслуживает один из провайдеров ниже — маршрутизация автоматически выбирает оптимального по доступности и скорости в момент запроса. Итоговая стоимость зависит от того, какой провайдер обслужил запрос, и от попадания в кэш: при повторяющемся контексте вход тарифицируется по цене чтения кэша — до 60–80 % дешевле. Цены — в рублях за 1 млн токенов.
DeepInfra | 12,62 ₽ | 40,40 ₽ | — | — | 98,9 % |
Novita | 17,04 ₽ | 50,49 ₽ | — | — | 98,8 % |
AkashML | 25,25 ₽ | 65,64 ₽ | 12,62 ₽ | — | 99,5 % |
Parasail | 27,77 ₽ | 63,12 ₽ | 13,89 ₽ | — | 99,6 % |
Cloudflare | 36,99 ₽ | 284,41 ₽ | — | — | 98,8 % |
SambaNova−25 % | — | — | 98,7 % | ||
Groq | 74,48 ₽ | 99,73 ₽ | 37,24 ₽ | — | 99,8 % |
CoreWeave | 89,63 ₽ | 89,63 ₽ | 89,63 ₽ | — | 99,9 % |
Google | 90,89 ₽ | 90,89 ₽ | — | — | — |
Google | 90,89 ₽ | 90,89 ₽ | — | — | — |
Together | 131,29 ₽ | 131,29 ₽ | — | — | 98,5 % |
Поддерживаемые параметры
Сравнить с…
выбрать любую модель →Другие модели от meta-llama
Meta: Llama Guard 4 12B
Llama Guard 4 — это мультимодальная предварительно обученная модель, созданная на основе Llama 4 Scout и доработанная для классификации безопасности контента. Как и предыдущие версии, она может использоваться для классификации контента как во входных данных LLM (классификация запросов), так и в ответах LLM (классификация ответов). Она действует как LLM, генерируя в своем выводе текст, который указывает, является ли данный запрос или ответ безопасным или небезопасным, и если небезопасным, то также перечисляет нарушенные категории контента. Llama Guard 4 была настроена для защиты от стандартизированной таксономии опасностей MLCommons и разработана для поддержки мультимодальных возможностей Llama 4. В частности, она объединяет функции предыдущих моделей Llama Guard, обеспечивая модерацию контента для английского и нескольких поддерживаемых языков, а также расширенные возможности для обработки смешанных текстово-изобразительных запросов, включая несколько изображений. Кроме того, Llama Guard 4 интегрирована в API Llama Moderations, расширяя надежную классификацию безопасности на текст и изображения.
Meta: Llama 4 Maverick
Llama 4 Maverick 17B Instruct (128E) — это высокопроизводительная мультиязычная модель от Meta, построенная на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE) со 128 экспертами и 17 миллиардами активных параметров на прямой проход (всего 400 миллиардов). Она поддерживает ввод текста и изображений на нескольких языках, а также генерирует текст и код на 12 поддерживаемых языках. Оптимизированная для задач «зрение-язык», Maverick настроена на выполнение инструкций для поведения, подобного ассистенту, рассуждений по изображениям и многоцелевого мультимодального взаимодействия. Maverick отличается ранним слиянием для нативной мультимодальности и контекстным окном в 1 миллион токенов. Она была обучена на тщательно отобранной смеси общедоступных, лицензированных данных и данных платформы Meta, охватывающих около 22 триллионов токенов, с датой отсечения знаний в августе 2024 года. Выпущенная 5 апреля 2025 года под лицензией Llama 4 Community License, Maverick подходит для исследовательских и коммерческих приложений, требующих продвинутого мультимодального понимания и высокой пропускной способности модели.
Meta: Llama 4 Scout
Llama 4 Scout 17B Instruct (16E) — это языковая модель типа «смесь экспертов» (MoE), разработанная Meta, активирующая 17 миллиардов параметров из общего числа 109 миллиардов. Она поддерживает нативный мультимодальный ввод (текст и изображение) и многоязычный вывод (текст и код) на 12 поддерживаемых языках. Разработанная для взаимодействия в стиле ассистента и визуального мышления, Scout использует 16 экспертов на прямой проход и имеет длину контекста 10 миллионов токенов, с обучающим корпусом объемом около 40 триллионов токенов. Созданная для высокой эффективности и локального или коммерческого развертывания, Llama 4 Scout включает раннее слияние для бесшовной интеграции модальностей. Она настроена с помощью инструкций для использования в многоязычных чатах, создании подписей и задачах понимания изображений. Выпущенная под лицензией Llama 4 Community License, она последний раз обучалась на данных до августа 2024 года и была публично запущена 5 апреля 2025 года.
Meta: Llama 3.2 3B Instruct
Llama 3.2 3B — это мультиязычная большая языковая модель с 3 миллиардами параметров, оптимизированная для решения сложных задач обработки естественного языка, таких как генерация диалогов, рассуждения и суммаризация. Разработанная с использованием новейшей архитектуры transformer, она поддерживает восемь языков, включая английский, испанский и хинди, и может быть адаптирована для дополнительных языков. Модель Llama 3.2 3B, обученная на 9 триллионах токенов, превосходно справляется с выполнением инструкций, сложными рассуждениями и использованием инструментов. Её сбалансированная производительность делает её идеальной для приложений, требующих точности и эффективности в генерации текста в мультиязычных средах. Нажмите здесь, чтобы ознакомиться с [оригинальной карточкой модели](https://github.com/meta-llama/llama-models/blob/main/models/llama3_2/MODEL_CARD.md). Использование этой модели регулируется [Политикой допустимого использования Meta](https://www.llama.com/llama3/use-policy/).
Meta: Llama 3.2 1B Instruct
Llama 3.2 1B — это языковая модель с 1 миллиардом параметров, ориентированная на эффективное выполнение задач обработки естественного языка, таких как суммаризация, диалог и многоязычный текстовый анализ. Её меньший размер позволяет ей эффективно работать в средах с ограниченными ресурсами, сохраняя при этом высокую производительность задач. Поддерживая восемь основных языков и допускающая fine-tuning для большего количества, Llama 1.3B идеально подходит для компаний или разработчиков, ищущих лёгкие, но мощные решения ИИ, которые могут работать в разнообразных многоязычных средах без высоких вычислительных требований более крупных моделей. Нажмите здесь, чтобы ознакомиться с [оригинальной карточкой модели](https://github.com/meta-llama/llama-models/blob/main/models/llama3_2/MODEL_CARD.md). Использование этой модели регулируется [Политикой допустимого использования Meta](https://www.llama.com/llama3/use-policy/).
Meta: Llama 3.1 70B Instruct
Последнее поколение моделей Meta (Llama 3.1) было выпущено в различных размерах и вариантах. Эта 70B версия, настроенная для инструкций, оптимизирована для высококачественных диалоговых сценариев использования. Она продемонстрировала высокую производительность по сравнению с ведущими моделями с закрытым исходным кодом в человеческих оценках. Чтобы узнать больше о выпуске модели, [нажмите здесь](https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/). Использование этой модели регулируется [Политикой допустимого использования Meta](https://llama.meta.com/llama3/use-policy/).