자동화된 페이지입니다. AI가 자동으로 작성하고 번역했으며 소프트웨어가 출처와 대조해 검증했습니다. 사람 편집자는 없습니다. SI-IQ는 공개 벤치마크 결과로 만든 지수이며 IQ 검사가 아닙니다. 작동 방식

Llama 3.3 70B은(는) 얼마나 똑똑할까요?

66 SI-IQ · 90% 구간 61–71
순위 80위 / 순위 산정 모델 80개 · 예상 순위 범위 77–80

Llama 3.3 70B은(는) Meta AI의 모델이며 2024년 12월 6일에 출시되었습니다. SI-IQ는 66이며(90% 구간 61–71), 독립 평가 기관 3곳의 벤치마크 결과 5건으로 추정했습니다. 가장 강한 영역은 에이전트, 가장 약한 영역은 수학입니다.

정보

개발사
Meta AI
출시일
2024년 12월 6일
이용 방식
오픈 웨이트(제한적 라이선스)
사용된 벤치마크
평가 기관 3곳의 결과 5건

영역별 능력(SI-IQ, 90% 구간)

6080100120140160수학65에이전트68

사용한 모든 벤치마크 결과

각 점수는 출처가 게시한 값 그대로의 단일 값입니다. Epoch AI는 실행 설정 중 최고값, OpenRouter는 호스팅 제공업체의 중앙값(개발사가 직접 호스팅하여 테스트한 경우에는 해당 호스팅)입니다. “추정 SI-IQ”는 이 단일 결과가 가리키는 능력치이며, 전체 SI-IQ는 이들의 정밀도 가중 평균입니다.

벤치마크 영역 점수 환산 SI-IQ 평가 기관 출처의 표기 수집일 출처
MATH Level 5 수학 41.6% 65 Epoch AI Llama-3.3-70B-Instruct 2026년 10월 18일 Epoch AI Benchmarking Hub · 데이터 파일
OTIS Mock AIME 2024–2025 수학 5.1% 63 Epoch AI Llama-3.3-70B-Instruct 2026년 10월 18일 Epoch AI Benchmarking Hub · 데이터 파일
GPQA Diamond 지식 47.4% 70 Epoch AI Llama-3.3-70B-Instruct 2026년 10월 18일 Epoch AI Benchmarking Hub · 데이터 파일
GPQA Diamond (OpenRouter run) 지식 47.5% 70 OpenRouter meta-llama/llama-3.3-70b-instruct
Parasail · median over providers (12 of 12 rows), lower median
2026년 10월 18일 OpenRouter benchmark datasets · 데이터 파일
Berkeley Function Calling Leaderboard 에이전트 31.9% 73 UC Berkeley (Gorilla) Llama-3.3-70B-Instruct (FC) 2026년 10월 18일 Berkeley Function Calling Leaderboard · 데이터 파일
τ²-bench Airline (OpenRouter run) 에이전트 31.3% 61 OpenRouter meta-llama/llama-3.3-70b-instruct
PrimeIntellect · median over providers (6 of 6 rows), lower median
2026년 10월 18일 OpenRouter benchmark datasets · 데이터 파일

인간 선호도 (Arena)

사용자가 익명의 답변 두 개 중 하나에 투표하는 Arena 순위표에서 Llama 3.3 70B은(는) 54,497표를 받아 1,318점(1,315–1,322)을 기록했습니다(게시일 2026년 10월 15일). 인간 선호도는 벤치마크 능력과는 다른 척도이며 SI-IQ에 포함되지 않습니다. Arena (Hugging Face)

SI-IQ가 비슷한 모델

모델SI-IQ
GPT-4o miniOpenAI68Llama 3.3 70B vs GPT-4o mini
GPT-4o (Nov 2024)OpenAI69Llama 3.3 70B vs GPT-4o (Nov 2024)
GPT-4o (Aug 2024)OpenAI73Llama 3.3 70B vs GPT-4o (Aug 2024)
GPT-4.1 nanoOpenAI76Llama 3.3 70B vs GPT-4.1 nano
Gemma 3 27BGoogle DeepMind77Llama 3.3 70B vs Gemma 3 27B

SI-IQ 방법론 버전 1.0.0으로 계산했습니다. 전체 방법론 읽기

데이터 출처: Arena leaderboard dataset on Hugging Face (CC BY 4.0); Berkeley Function Calling Leaderboard, Gorilla project (Apache-2.0); Epoch AI, ‘Capabilities & benchmarking’ (CC BY 4.0); Source: OpenRouter (openrouter.ai), licensed under CC BY 4.0: reuse and republish with attribution to OpenRouter..