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

Модель Meta: Llama 3.3 70B Instruct (free) 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

66K

контекст, токенов

0 ₽

бесплатный тариф

возможностей

2023-12

база знаний до

Что такое Meta: Llama 3.3 70B Instruct (free)

Мощная open-source модель для разработчиков, которым нужен баланс качества и стоимости — особенно на этапе прототипирования.

Meta Llama 3.3 70B Instruct — инструктивно настроенная языковая модель от Meta с 70 миллиардами параметров из семейства Llama 3. Модель обучена на многоязычных данных и оптимизирована для следования инструкциям в формате диалога. Контекстное окно составляет 65 536 токенов, что позволяет работать с объёмными документами и длинными цепочками рассуждений.

Llama 3.3 70B является open-source моделью — веса доступны для самостоятельного развёртывания. Модели семейства Llama 3 демонстрируют сильные результаты в задачах рассуждения, написания кода, анализа текста и многоязычной обработки. Версия 70B занимает баланс между вычислительной доступностью и качеством ответов: она заметно мощнее компактных вариантов семейства, при этом не требует инфраструктуры уровня frontier-моделей. На платформе доступна бесплатно, что делает её привлекательной точкой входа для прототипирования и экспериментов.

Когда брать эту модель

✓ Разработка и отладка кода на популярных языках программирования
✓ Анализ и реферирование длинных документов (до ~65k токенов)
✓ Многоязычные задачи: перевод, обработка текстов на разных языках
✓ Прототипирование продуктов и A/B-тестирование промптов без затрат
✓ Чат-боты и ассистенты с поддержкой развёрнутых диалогов

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Проанализируй следующий фрагмент кода на Python, найди потенциальные ошибки и предложи рефакторинг с объяснением каждого изменения.

Использование Meta: Llama 3.3 70B Instruct (free) 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:free",
    "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:free",
    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:free",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);