66B thường được dùng để chỉ một mô hình ngôn ngữ lớn có khoảng 66 tỷ tham số. Mô hình này được huấn luyện trên lượng văn bản đa dạng để học cách hiểu và sinh ngôn ngữ tự nhiên. So với các mô hình nhỏ hơn, 66B có khả năng nắm bắt ngữ cảnh dài và mối liên hệ phi tuyến phức tạp nhiều hơn, đồng thời đòi hỏi tài nguyên tính toán và dữ liệu lớn hơn.
Kích thước 66 tỷ tham số cho phép mô hình nắm bắt các mẫu ngôn ngữ ở mức độ phức tạp cao, từ cú pháp, ngữ nghĩa đến phong cách viết. Tuy nhiên, mức độ lớn này đi kèm chi phí vận hành, yêu cầu hạ tầng phần cứng mạnh và tối ưu hóa hiệu quả memory. Các kiến trúc hiện đại dùng cơ chế attention và kỹ thuật phân tán tham số để cân bằng giữa hiệu suất và chi phí.
66B có thể được sử dụng cho viết văn bản, tóm tắt, dịch thuật, hệ trợ lý ảo, và sáng tạo nội dung. Song song đó, nó đặt ra thách thức về an toàn nội dung, thiên vị dữ liệu, và kiểm soát đầu ra. Để triển khai thực tế, người ta kết hợp đánh giá tự động, giám sát người dùng và cơ chế kiểm duyệt nội dung nhằm giảm rủi ro.
So với các mô hình có 7B hoặc 13B tham số, 66B thể hiện hiệu suất tốt hơn trong nhiều tác vụ ngôn ngữ phức tạp nhưng chi phí huấn luyện và triển khai cao hơn. Việc lựa chọn kích thước mô hình phụ thuộc mục tiêu, nguồn lực và yêu cầu về tốc độ phản hồi trong hệ thống sản phẩm.