66B đề cập đến một mô hình ngôn ngữ có khoảng 66 tỷ tham số, được thiết kế để xử lý ngôn ngữ tự nhiên, sinh văn bản, trả lời câu hỏi và gợi ý nội dung. Mô hình này nằm giữa các kích thước phổ biến như 7B và 175B, cho nên nó cân bằng giữa hiệu suất và chi phí triển khai. Với kích thước tham số lớn, 66B có khả năng nắm bắt ngữ cảnh phức tạp và trình bày thông tin mạch lạc hơn so với các phiên bản nhỏ hơn, nhưng vẫn yêu cầu tài nguyên tính toán đáng kể để huấn luyện và suy diễn.
Thông thường, 66B dựa trên kiến trúc transformer với nhiều lớp tự chú ý, tối ưu hóa cho khả năng tổng hợp thông tin và tư duy chuỗi. Các đặc điểm điển hình gồm: cơ chế attention, vị trí encode-decode, và kỹ thuật tối ưu hóa như xuất hiện trong các mô hình hiện đại. Với 66 tỷ tham số, mô hình có thể lưu trữ bối cảnh dài và tái hiện phong cách ngôn ngữ đa dạng, nhưng sẽ đòi hỏi hệ thống GPU/TPU lớn và chiến lược tối ưu hóa để huấn luyện trong thời gian thực tế.
So với các mô hình nhỏ hơn như 7B hay 13B, 66B mang lại chất lượng văn bản cao hơn, hiểu ngữ cảnh phức tạp, và khả năng tổng hợp thông tin. Tuy nhiên, nó có chi phí triển khai cao hơn, yêu cầu dữ liệu và thảo luận về an toàn, kiểm soát nội dung và hiệu suất ở các tác vụ cụ thể. So với các mô hình rất lớn như 175B, 66B có tiện ích triển khai nhanh hơn và tiêu hao tài nguyên ít hơn, nhưng đôi khi vẫn bị hạn chế ở mức độ sáng tạo hoặc khả năng đồng bộ nội dung dài hạn.