Meta: Llama 3.3 70B Instruct meta-llama/llama-3.3-70b-instruct

Модель Meta: Llama 3.3 70B Instruct от Meta Llama (семейство llama-3) доступна через единый OpenAI-совместимый API НейроГейт — без VPN, с оплатой в рублях, единым ключом для всех 353+ моделей платформы.
Открытые модели Meta — основа большинства open-source проектов.

👁 Зрение 🧠 Рассуждение 🎨 Генерация изображений 🎙 Аудио-вход 🔊 Синтез речи 🆓 Бесплатно

131K

контекст, токенов

10 ₽

за 1 млн входных токенов

32 ₽

за 1 млн выходных токенов

возможностей

2023-12

база знаний до

Что такое Meta: Llama 3.3 70B Instruct

Открытая многоязычная модель для команд, которым нужна мощная инструктивная LLM с большим контекстом и возможностью самостоятельного развёртывания.

Meta Llama 3.3 70B Instruct — инструктивно настроенная версия открытой языковой модели из семейства Llama 3 с 70 миллиардами параметров. Модель обучена на многоязычных данных и оптимизирована для работы с текстовыми инструкциями: она хорошо понимает задачи, сформулированные на естественном языке, и генерирует структурированные, связные ответы. Контекстное окно в 131 072 токена позволяет обрабатывать длинные документы, многоходовые диалоги и объёмные кодовые базы за один запрос.

Как open-source модель, Llama 3.3 70B доступна для локального развёртывания и тонкой настройки под конкретные задачи. По соотношению возможностей и вычислительных требований она занимает сильную позицию среди открытых моделей сопоставимого размера: подходит для широкого круга задач — от генерации и редактирования текста до анализа данных и написания кода. Многоязычная поддержка делает её применимой в проектах, ориентированных не только на английский язык.

Когда брать эту модель

✓ Генерация и редактирование длинных текстов: статьи, отчёты, документация
✓ Написание и объяснение кода на популярных языках программирования
✓ Многоходовые диалоговые ассистенты и чат-боты
✓ Анализ и суммаризация объёмных документов благодаря большому контексту
✓ Тонкая настройка (fine-tuning) под специализированные корпоративные задачи

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Проанализируй следующий договор об оказании услуг (текст прилагается) и выдели ключевые риски для исполнителя, сгруппировав их по категориям.

Использование Meta: Llama 3.3 70B Instruct через НейроГейт

OpenAI-совместимый эндпоинт https://api.neuralgate.ru/v1 — замени base_url в любом SDK и используй модель по её id.

# Chat completion
curl https://api.neuralgate.ru/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NEURALGATE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct",
    "messages": [{"role":"user","content":"Привет!"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-...your-neuralgate-key...",
    base_url="https://api.neuralgate.ru/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="meta-llama/llama-3.3-70b-instruct",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.NEURALGATE_API_KEY,
  baseURL: "https://api.neuralgate.ru/v1",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);