Современная языковая LLM-модель с 70B параметрами и открытым исходным кодом. По своим показателям сопоставима с прошлой версией (3.1 405B).
Llama-3.3-70B предустановлен на серверах в Нидерландах, Финляндии, Германии, Исландии, США, Турции, Англии и России.
Арендуйте виртуальный (VPS) или выделенный сервер с Llama-3.3-70B — бесплатной и продвинутой языковой LLM-моделью с открытым исходным кодом. Выберите Llama-3.3-70B, сконфигурируйте сервер и приступите к работе уже через 15 минут.
Llama-3.3-70B предоставляется только для арендованных серверов HOSTKEY. Для установки Llama-3.3-70B выберите соответствующую настройку во вкладке «Программное обеспечение» при заказе услуги.
Арендуйте надежный VPS в Нидерландах, России, Финляндии, Германии, Исландии, Турции, Англии и США.
Готовность: ≈15 минут.
Арендуйте выделенный сервер со всеми возможностями удаленного управления в Нидерландах, России, Финляндии, Германии, Исландии, Турции, Англии и США.
Готовность: ≈15 минут.
Llama-3.3-70B — это бесплатная большая языковая модель (LLM) с открытым исходным кодом. Она бесплатна как для личного, так и для коммерческого использования.
Мы гарантируем, что на сервере установлено безопасное оригинальное программное обеспечение.
Чтобы установить Llama-3.3-70B, нужно выбрать ее во время заказа сервера на сайте HOSTKEY. Наша система автоматического деплоя произведет установку программного обеспечения на ваш сервер.
Если у вас возникли вопросы или затруднения при установке и/или использовании Llama-3.3-70B, внимательно изучите документацию на официальном сайте разработчика или обратитесь в службу поддержки Llama.
Llama-3.3-70B — это современная языковая LLM-модель с 70B параметрами и открытым исходным кодом. По своим показателям она сопоставима с прошлой версией 3.1 405B.
В эпоху стремительного развития искусственного интеллекта и языковых моделей особое внимание приковывает Llama‑3.3‑70 B — крупногабаритная языковая модель (LLM) с 70 миллиардами параметров, позволяющая решать сложнейшие задачи естественного языка.
Llama‑3.3‑70 B — это языковая модель, разработанная компанией Meta, предустановленная и оптимизированная для локального развёртывания через платформу Ollama. В сравнении с предыдущей версией 3.1 с 405 B параметров, модель показывает сопоставимый уровень качества при значительно меньшем объёме, что делает её экономически выгодным решением.
Архитектура и внимание
Модель использует оптимизированный трансформер с механизмом Grouped‑Query Attention (GQA), обеспечивающим повышение эффективности и масштабируемости.
Обучающие данные и тонкая настройка
Обучена на огромном корпусе данных (триллионы токенов), с применением техник SFT и RLHF. Поддерживает 8 языков с возможностью работы в более широком языковом контексте.
Производительность на бенчмарках
Выступает впечатляюще на различных NLP‑тестах:
— MMLU Chat (0‑shot, CoT): 86.0
— MMLU PRO (5‑shot, CoT): 68.9
— IFEval: 92.1
— HumanEval (кодирование): 88.4
— MBPP: 87.6
— Математика (0‑shot, CoT): 77.0
— MGSM (многоязычные): 91.1
Контекст и взаимодействие Отлично справляется с длительным контекстом, поддерживает вызов функций и выдаёт структурированные JSON‑ответы для интеграции с внешними системами.
Характеристики
Для полноценной работы требуется как минимум 24–35 ГБ видеопамяти (в зависимости от степени квантования), 64 ГБ RAM и порядка 200 ГБ диска.
Оптимизационные практики
Квантование (например, 4‑bit версия) и техники PEFT (LoRA, QLoRA) уменьшают требования по ресурсам при сохранении качества работы.
Развёртывание через Ollama и Hostkey
Платформа предоставляет автоустановку на серверах с топовым оборудованием (H100, RTX 4090), с распространёнными дата‑центрами в Европе, США, Турции и др. Развёртывание — всего 15 минут, доступна 24/7 поддержка.
Открытость и гибкость
Модель с открытым исходным кодом позволяет модифицировать, настраивать и внедрять её под различные задачи.
Высокая производительность при разумных требованиях
Оптимизированная архитектура + квантование дают выдающиеся результаты при экономии ресурсов.
Удобство развёртывания
Предустановленная модель на мощных GPU, готова к работе менее чем за 15 минут, с круглосуточной поддержкой.
Отличное соотношение цена/качество
Сравнимые с более крупными моделями результаты, но с меньшими затратами и инфраструктурными требованиями.
Тарифный подход
Организации могут оплачивать оптимизированные пакеты с GPU‑серверами, ключевой моделью и техподдержкой.
Интеграция в сервисы
Обслуживание пользователей чат‑ботами, автоматизированная генерация отчётности, аналитика.
Лицензирование и поддержка
Использование модели согласно условиям Meta, включая обязательную маркировку “Built with Llama”.
Масштабирование
Возможность масштабирования сервиса — добавление GPU, расширение использования — без существенного изменения архитектуры.
Языковая модель Llama-3.3-70B может применяться практически во всех сферах, где необходима работа с текстом, данными и коммуникациями. Её производительность и гибкость позволяют строить продукты, которые не только автоматизируют процессы, но и повышают их качество.
В интернет-торговле сервер с Llama-3.3-70B способен:
Экономический эффект: сокращение времени на подготовку контента с 3–4 часов до 10–15 минут на каждую карточку товара, снижение затрат на копирайтинг и маркетинговую команду на 40–60 %.
В банках, страховых компаниях и инвестиционных фондах Llama-3.3-70B может:
Экономический эффект: увеличение скорости обработки запросов на 70 %, снижение затрат на поддержку до 50 %,
В образовательной сфере Llama-3.3-70B открывает возможности:
Экономический эффект: экономия до 200 часов работы преподавателя в семестр, возможность обслуживать больше студентов без потери качества.
В разработке ПО и DevOps-процессах Llama-3.3-70B:
Экономический эффект: сокращение времени на рутинные задачи программистов на 30–50 %, ускорение вывода продукта на рынок.
Чтобы монетизировать сервер с Llama-3.3-70B, можно применять комплексный подход:
Сервер с Llama-3.3-70B — это не только инструмент для текущей автоматизации, но и платформа для будущих решений:
Внедрение Llama-3.3-70B на сервере — это стратегический шаг, который позволяет бизнесу выйти на новый уровень автоматизации, снизить издержки и повысить скорость работы. Компании, которые первыми интегрируют такие решения, получают значительное конкурентное преимущество.
Мировой рынок LLM стремительно растёт: ежегодный темп роста оценивается в 25–30 %, а к 2030 году объём может превысить 200 млрд долларов. Основной драйвер — спрос на интеллектуальные системы, способные обрабатывать не только текст, но и мультимодальные данные. На фоне доминирования закрытых решений вроде GPT-4 и Claude, открытые модели, такие как Llama-3.3-70B, становятся ключевым элементом для компаний, стремящихся снизить расходы на лицензии и сохранить контроль над данными.
Главный вызов ближайших лет — поиск баланса между качеством генерации, скоростью обработки и безопасностью данных. Успех Llama-3.3-70B во многом обусловлен тем, что она сочетает высокую точность работы с возможностью локального развёртывания на собственных серверах.
Модель может анализировать судебную практику, подготавливать проекты документов, выявлять противоречия в договорах и прогнозировать исход дел на основе исторических данных.
Llama-3.3-70B способна обрабатывать резюме, формировать рейтинг кандидатов, автоматически отправлять тестовые задания и составлять индивидуальные письма с обратной связью.
В медиа и игровой индустрии модель используется для написания сценариев, адаптации текстов под локализацию и создания интерактивных диалогов в видеоиграх.
Может систематизировать литературные источники, подготавливать обзорные статьи, предлагать гипотезы и варианты постановки экспериментов.
Опыт компаний, уже применяющих LLM, показывает, что через 6–12 месяцев после интеграции наблюдаются:
Развёртывание Llama-3.3-70B на собственном сервере — это не просто операционный инструмент, а стратегическая инвестиция:
Для инвесторов и владельцев бизнеса это означает быстрый возврат вложений (ROI от 6 до 18 месяцев) и устойчивое конкурентное преимущество.
Llama-3.3-70 B является мощной и гибкой языковой моделью, сочетающей в себе эффективность, производительность и доступность. Развёртывание на серверах с качественной поддержкой, быстрым запуском и возможностью тонкой настройки делает её отличной основой для коммерческих решений — от чат-ботов до образовательных систем и корпоративных помощников.
Помощь
Документация
Вход 
