66b là một khái niệm được dùng để chỉ một khối lượng dữ liệu hay mô hình có quy mô 66 tỷ tham số. Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, 66b cho thấy quy mô, khả năng học hỏi và khả năng tổng hợp thông tin ở mức độ trung bình đến cao.
Các mô hình 66b có thể được áp dụng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích dữ liệu lớn, và hỗ trợ ra quyết định. Tuy nhiên cũng gặp thách thức về chi phí tính toán, yêu cầu về năng lượng và rủi ro về an ninh dữ liệu.
66b có thể được phân loại theo mục tiêu (dịch ngôn ngữ, tổng hợp văn bản, nhận diện ngữ nghĩa), và theo hình thức triển khai (đám mây, mô hình nhúng tại biên, hay triển khai riêng tư). Việc lựa chọn phù hợp phụ thuộc vào mục tiêu, ngân sách và yêu cầu về quyền riêng tư.
Để đánh giá hiệu suất của một mô hình 66b, người ta xét đến độ chính xác, tốc độ suy luận, tiêu thụ năng lượng, và khả năng tổng quát trên các tập dữ liệu đại diện. Việc tối ưu hóa quy trình fine-tuning và pruning giúp cân bằng giữa hiệu suất và chi phí.