Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 69,5 млрд
Размер весов: 141 ГБ
Лицензия: Llama 3.3
Архитектура: llama · dense
Базовая модель: Llama-3.3-70B-Instruct
Библиотека: mlx
Опубликована: 22 мар 2025

Ссылки

Hugging Face

llama-3.3-70b-instruct-fp16

mlx-community

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Конвертированная в MLX многоязычная Llama 3.3 70B Instruct для диалогов и генерации текста с длинным контекстом.

1 355скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены22 мар 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Это конвертированная в формат MLX версия Llama 3.3 70B Instruct от Meta, опубликованная сообществом mlx-community. Модель с плотной архитектурой LlamaForCausalLM содержит 69,5 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; также поддерживает интерфейс вызова инструментов. Веса представлены в формате safetensors с точностью fp16, а нативный контекст составляет до 131 072 токенов.

Модель поддерживает английский, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский, тайский и немецкий языки. Для использования требуется MLX; README указывает конвертацию из meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct с помощью mlx-lm 0.22.2. Лицензия — Llama 3.3 License; перед использованием следует соблюдать её условия. Это крупная модель, поэтому для запуска требуются соответствующие аппаратные ресурсы.

Сценарии применения

диалоговый ассистент на нескольких языках
генерация и продолжение текста
ответы на вопросы в длинном контексте
суммаризация длинных документов
вызов инструментов из диалогового ассистента

Ограничения

Для запуска через MLX требуются совместимые аппаратные ресурсы, а размер модели — 69,5 млрд параметров — предъявляет высокие требования к памяти. Условия использования ограничены лицензией Llama 3.3.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

mlx-community/llama-3.3-70b-instruct-fp16

This model mlx-community/llama-3.3-70b-instruct-fp16 was converted to MLX format from meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct using mlx-lm version 0.22.2.

Use with mlx

pip install mlx-lm

from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("mlx-community/llama-3.3-70b-instruct-fp16")

prompt = "hello"

if tokenizer.chat_template is not None:
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    prompt = tokenizer.apply_chat_template(
        messages, add_generation_prompt=True
    )

response = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, verbose=True)

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Класс архитектуры: LlamaForCausalLM
Ревизия весов: 8103891