Kiến trúc của 66B dựa trên mạng lưới transformer, với nhiều lớp tự chú ý và tối ưu cho khả năng mở rộng. Quá trình huấn luyện kết hợp dữ liệu văn bản đa dạng từ sách, bài báo, trang web và mã nguồn, nhằm tăng tính đa dạng và tính khái quát.
So với các mô hình trước đây có quy mô tương tự, 66B thường cho kết quả ổn định trong nhiều tác vụ ngôn ngữ và yêu cầu hạ tầng trung bình đến cao. Tuy vậy, độ phức tạp và yêu cầu dữ liệu huấn luyện có thể ảnh hưởng đến chi phí triển khai.
66B có thể dùng cho tổng hợp nội dung, trợ lý ảo, phân tích cảm xúc và phân loại văn bản. Tuy nhiên, nó cũng đối mặt với rủi ro về thiên vị dữ liệu, sai lệch thông tin và vấn đề an toàn khi xử lý nội dung nhạy cảm. Việc đánh giá và quản trị mô hình là cần thiết để đảm bảo kết quả đáng tin cậy.