Llama 3.3 Instruct 70B

Llama 3.3 Instruct 70B

Meta • LLM#498 de 704 em inteligência

The Meta Llama 3.3 multilingual large language model (LLM) is a pretrained and instruction tuned generative model in 70B (text in/text out). The Llama 3.3 instruction tuned text only model...

Fonte dos dados: Artificial Analysis · ID AA: 976cc8ad-7904-4056-83c5-960181f47d5f · Snapshot publicado: 27/10/2026, 15:00:24 · Versão da metodologia: 4.3

Open SourceAPI DisponívelTool Calling

Especificações

AA Intelligence Index

7.7

Artificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026, 15:00:24

Context Window

131K tokens

Preço Input/1M

$0.60

#229 de 445

Preço Output/1M

$0.71

Parâmetros

—

Velocidade

88 tok/s

#99 de 160

Latência (TTFT)

1.9s

Max Output

16K tokens

Custo por Tarefa

—

US$ / tarefa · menor é melhor · Artificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026, 15:00:24

Benchmarks

Métricas da Artificial Analysis para Llama 3.3 Instruct 70B. Índices de capacidade: maior é melhor; custo por tarefa: menor é melhor.

Coding

BenchmarkScoreMáximoMetodologiaFonte / versão / data
AA Coding Index11.9100.0Artificial Analysis official APIArtificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026

overall

BenchmarkScoreMáximoMetodologiaFonte / versão / data
AA Intelligence Index7.7100.0Artificial Analysis official APIArtificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026

Informações

Lançamento
06 de dezembro de 2024
Tool Calling
✅ Suportado
Visão
❌ Não suportado
Áudio
❌ Não suportado

Análise Completa: Llama 3.3 Instruct 70B

O que é o Llama 3.3 Instruct 70B?

O Llama 3.3 Instruct 70B é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela Meta, classificado como modelo de linguagem (LLM). Focado em processamento de texto e geração de linguagem natural. Como modelo de código aberto, está disponível para download, personalização e deploy on-premises. Com uma janela de contexto de 131K tokens, é adequado para processamento de documentos longos como contratos, livros e bases de código completas.

Preços e Custos em 2026

O Llama 3.3 Instruct 70B é cobrado por uso, com preço de US$ 0.6/1M tokens de input e US$ 0.71/1M tokens de output. Para contextualizar: 1 milhão de tokens equivale a aproximadamente 750 mil palavras, ou cerca de 10 livros de tamanho médio. Com esse preço agressivo, é uma das opções mais econômicas do mercado, ideal para aplicações de alto volume como chatbots, análise de documentos em massa e automações.

Para o mercado brasileiro, é importante considerar o IOF de 6,38% sobre transações internacionais e a variação cambial do dólar. Com o câmbio atual, o custo do Llama 3.3 Instruct 70B em reais fica em torno de R$ 3.70/1M tokens de input (estimativa com IOF incluso).

Benchmarks e Performance

O Llama 3.3 Instruct 70B foi avaliado em 2 benchmarks diferentes, cobrindo categorias como Coding, overall. Os resultados mostram performance moderada nas avaliações disponíveis.

É importante notar que benchmarks medem aspectos específicos e não capturam toda a experiência de uso. Fatores como qualidade da resposta em português, aderência a instruções complexas e comportamento em conversas longas variam significativamente entre modelos e nem sempre são refletidos nos scores padrão.

Casos de Uso Recomendados

O Llama 3.3 Instruct 70B é adequado para diversas aplicações de inteligência artificial: análise de documentos longos (contratos, processos jurídicos, bases de código), automação com tool calling (integração com APIs, banco de dados, sistemas externos), chatbots de alto volume e atendimento automatizado, geração de texto, resumo, tradução e assistência geral.

Comparação com Alternativas

No ecossistema de modelos de IA em 2026, o Llama 3.3 Instruct 70B compete diretamente com modelos de nível similar. Como modelo open source, compete com Qwen (Alibaba), Mistral e DeepSeek, além dos modelos proprietários como GPT, Claude e Gemini. A escolha entre modelos depende do caso de uso específico, orçamento, requisitos de latência e necessidade de funcionalidades como multimodalidade e tool calling.

Para uma comparação detalhada lado a lado, utilize nossa ferramenta de comparação ou consulte o ranking geral de modelos.

Uso no Brasil e em Português

Para usuários brasileiros, a performance em português é um critério fundamental na escolha de um modelo de IA. A maioria dos benchmarks internacionais testa apenas em inglês, o que pode mascarar diferenças significativas na qualidade de resposta em outros idiomas. O Llama 3.3 Instruct 70B suporta múltiplos idiomas, mas a qualidade em português brasileiro pode variar dependendo da tarefa específica.

Recomendamos testar o modelo com prompts representativos do seu caso de uso em português antes de tomar uma decisão. O SWEN.AI está desenvolvendo um benchmark proprietário em PT-BR com tarefas aderentes ao mercado brasileiro para fornecer comparações mais precisas.

Perguntas Frequentes

O que é o Llama 3.3 Instruct 70B?

The Meta Llama 3.3 multilingual large language model (LLM) is a pretrained and instruction tuned generative model in 70B (text in/text out). The Llama 3.3 instruction tuned text only model...

Quanto custa o Llama 3.3 Instruct 70B?

O Llama 3.3 Instruct 70B custa US$ 0.6/1M tokens de input e US$ 0.71/1M tokens de output. Para uso intensivo (ex.: chatbot de WhatsApp com 100k mensagens/mês), o custo pode variar de R$ 50 a R$ 5.000 dependendo do volume.

O Llama 3.3 Instruct 70B funciona em português?

A maioria dos modelos de IA modernos, incluindo o Llama 3.3 Instruct 70B, suporta português brasileiro. No entanto, a qualidade pode variar — modelos como Claude e Gemini tendem a ter melhor performance em PT-BR. Recomendamos testar com prompts específicos do seu caso de uso.

Como o Llama 3.3 Instruct 70B se compara com outros modelos?

Nos benchmarks disponíveis, o Llama 3.3 Instruct 70B obteve scores como: AA Coding Index: 11.9/100, AA Intelligence Index: 7.7/100. Consulte a tabela completa acima para comparação detalhada.

O Llama 3.3 Instruct 70B é open source?

Sim, o Llama 3.3 Instruct 70B é um modelo de código aberto. Isso significa que você pode fazer deploy on-premises, personalizar via fine-tuning e ter controle total sobre os dados. Verifique a licença específica no repositório oficial.

Última atualização: 27 de outubro de 2026 • Ver metodologia →