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Llama 3-70B 评测成绩
来自 3 个来源、6 项基准的 6 条成绩。
开放权重 发布: 2024年4月18日 更新于 2026年10月22日
其他名称: Meta-Llama-3-70B-Instruct · Llama 3 (70B) · Llama-3-70B · meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct · meta-llama/Meta-Llama-3-70B
全部评测成绩
| 基准 | 分数 | 名次 | 设定 | 来源类型 | 日期 |
|---|---|---|---|---|---|
| Open LLM Leaderboard v2 | 36.4% | 534 | Average of 6 normalised benchmarks; bfloat16; 70.554B params“meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct” | 官方榜单 | 2025年3月13日 |
| GPQA Diamond | 40.6% | 238 | Epoch AI run, accuracy | 独立评测 | 2025年1月27日 |
| MMLU | 79.3% | 21 | Exact match; 5-shot | 官方榜单 via Epoch AI | 2024年4月18日 |
| MMLU-Pro | 52.8% | 158 | Overall accuracy; data source: TIGER-Lab; 70B“Llama-3-70B” | 官方榜单 | 2026年3月11日 |
| AIME (OTIS Mock AIME 2024–2025) | 4.3% | 237 | Epoch AI run, OTIS Mock AIME 2024–2025 | 独立评测 | 2025年2月25日 |
| MATH Level 5 | 22.6% | 86 | Epoch AI run, accuracy | 独立评测 | 2025年1月27日 |
常见问题
Llama 3-70B 的这些评测分数来自哪里？
来自 Epoch AI Benchmarking Hub、MMLU-Pro leaderboard (TIGER-Lab)和Hugging Face Open LLM Leaderboard v2 (archived)。每一行都链接到原始榜单、数据集或报告，厂商自报的分数单独标注。