Llama

Meta AI stellte im Februar 2023 die bahnbrechende Sprachmodell-Familie Llama vor. Llama zeichnet sich durch seine bemerkenswerte Effizienz und Skalierbarkeit aus, was es besonders attraktiv für Forscher und Entwickler macht, die leistungsstarke KI-Lösungen mit begrenzten Ressourcen entwickeln möchten.

Meta AI

Unternehmen

New York, USA

Standort/Land

kostenlos

Zahlungsmodell für die Webversion

Llamas offene Architektur, welches durch die Veröffentlichung des Inferenz-Codes unter Open Source-Lizenz unterstrichen wird, und die Verfügbarkeit verschiedener Modellgrößen ermöglichen eine breite Palette von Anwendungen, von der Textgenerierung bis zur komplexen Datenanalyse, und fördern gleichzeitig Transparenz und Innovation in der KI-Community.

Mit Llama treibt Meta AI die Grenzen des Language Modeling und der Sprachverarbeitung weiter voran und etabliert dadurch seine Rolle als Forschungslabor for die KI-Community.

Vergleichs­tabelle

zuletzt aktualisiert: 14.02.2025

Allgemein

Modell Veröffentlicht Trainiert bis Open Source API

Codellama – 70B Instruct (nicht mehr unterstützt)

Llama

01/2024 01/2023

Llama2 – 7B (nicht mehr unterstützt)

Llama

07/2023 09/2022

Llama2 – 13B

Llama

07/2023 09/2022

Llama2 – 70B (nicht mehr unterstützt)

Llama

07/2023 09/2022

Llama3 – 8B

Llama

04/2024 03/2023

Llama3 – 70B

Llama

04/2024 12/2023

Llama 3.1 – 8B Instruct

Llama

07/2024 12/2023

Llama 3.1 – 70B Instruct

Llama

07/2024 12/2023

Llama 3.1 – 405B Instruct

Llama

07/2024 12/2023

Llama 3.2 – 1B Instruct

Llama

09/2024 12/2023

Llama 3.2 – 3B Instruct

Llama

09/2024 12/2023

Llama 3.2 – 11B Vision Instruct

Llama

09/2024 12/2023

Llama 3.2 – 90B Vision Instruct

Llama

09/2024 12/2024

Llama 3.3 – 70B Instruct

Llama

12/2024 12/2023

Technisch/Kosten

Modell Modellgröße Token-Kapazität / Inhaltsbreite Max. Token Input Max. Token Output Input Token Kosten (per Million Token) Output Token Kosten (per Million Token) Multimodale Fähigkeiten

Codellama – 70B Instruct (nicht mehr unterstützt)

Llama

70000000000 16,834 0.90 $ 0.90 $ Keine

Llama2 – 7B (nicht mehr unterstützt)

Llama

7000000000 4,096 0.20 $ 0.20 $ Keine

Llama2 – 13B

Llama

13000000000 4,096 0.30 $ 0.30 $ Keine

Llama2 – 70B (nicht mehr unterstützt)

Llama

7000000000 4,096 0.90 $ 0.90 $ Keine

Llama3 – 8B

Llama

8000000000 8,000 0.05 $ 0.08 $ Keine

Llama3 – 70B

Llama

70000000000 8,000 0.59 $ 0.79 $ Keine

Llama 3.1 – 8B Instruct

Llama

8000000000 128,000 0.18 $ 0.18 $ Keine

Llama 3.1 – 70B Instruct

Llama

70000000000 128,000 0.88 $ 0.88 $ Keine

Llama 3.1 – 405B Instruct

Llama

405000000000 128,000 3.50 $ 3.50 $ Keine

Llama 3.2 – 1B Instruct

Llama

1000000000 131,072 0.04 $ 0.04 $ Keine

Llama 3.2 – 3B Instruct

Llama

3000000000 131,072 0.06 $ 0.06 $ Keine

Llama 3.2 – 11B Vision Instruct

Llama

11000000000 131,072 0.18 $ 0.18 $ Bildbeschreibung

Llama 3.2 – 90B Vision Instruct

Llama

90000000000 131,072 1.20 $ 1.20 $ Bildbeschreibung

Llama 3.3 – 70B Instruct

Llama

70000000000 128,000 0.88 $ 0.88 $ Keine

Benchmarks

Modell MMLU Score HellaSwag Score HumanEval Score

Codellama – 70B Instruct (nicht mehr unterstützt)

Llama

(keine Angaben) (keine Angaben) 67.40%

Llama2 – 7B (nicht mehr unterstützt)

Llama

45.30% 77.20% 12.80%

Llama2 – 13B

Llama

54.8% 80.7% 18.3%

Llama2 – 70B (nicht mehr unterstützt)

Llama

68.90% 85.30% 29.90%

Llama3 – 8B

Llama

68.4% (5-shot) (keine Angaben) 62.2% (0-shot)

Llama3 – 70B

Llama

80.2% (5-shot) (keine Angaben) 81.7% (0-shot)

Llama 3.1 – 8B Instruct

Llama

73.0% (0-shot, CoT) (keine Angaben) 72.6% (0-shot)

Llama 3.1 – 70B Instruct

Llama

86.0% (0-shot, CoT) (keine Angaben) 80.5% (0-shot)

Llama 3.1 – 405B Instruct

Llama

88.6% (0-shot, CoT) (keine Angaben) 89.0% (0-shot)

Llama 3.2 – 1B Instruct

Llama

49.3% 41.2% (keine Angaben)

Llama 3.2 – 3B Instruct

Llama

63.4% 69.8% (keine Angaben)

Llama 3.2 – 11B Vision Instruct

Llama

73.0% (keine Angaben) (keine Angaben)

Llama 3.2 – 90B Vision Instruct

Llama

86.0% (keine Angaben) (keine Angaben)

Llama 3.3 – 70B Instruct

Llama

86.0% (0-shot, CoT) (keine Angaben) 88.4%
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