Verwandte Personen

Mark Zuckerberg

Modelleinführung

Die Llama 3.2 3B-Modelle unterstützen eine Kontextlänge von 128K Tokens und sind in ihrer Klasse für lokal ausführende Anwendungsfälle wie Zusammenfassungen, Anweisungsnachfolge und Umformulierungsaufgaben am Edge-Leisten.

Umfassende Punktzahl Sprachdialog Wissensreserve Argumentationsvereinigung Mathematische Berechnung Code schreiben Befehlsschließend

Nach links und rechts swipen, um mehr anzuzeigen

Sprachverständnisfähigkeit

Fehleinschätzt häufig semantische Fehleinschätzungen, was zu offensichtlichen logischen Trennungen in Antworten führt.

3.3

Wissensabdeckung

Hat bedeutende kenntnisgebende Flecken, die häufig sachliche Fehler zeigt und veraltete Informationen wiederholt.

5.0

Argumentationsfähigkeit

Es ist nicht möglich, kohärente Argumentationsketten aufrechtzuerhalten und häufig invertierte Kausalität oder Fehlkalkulationen zu verursachen.

2.7

Modellvergleich

Llama3.2-3B-Instruct vs Qwen2.5-7B-Instruct Genau wie Qwen2 unterstützen die Qwen2.5-Sprachmodelle bis zu 128K Tokens und können bis zu 8K Tokens generieren. Sie unterstützen auch die Mehrsprachigkeit für über 29 Sprachen, darunter Chinesisch, Englisch, Französisch, Spanisch, Portugiesisch, Deutsch, Italienisch, Russisch, Japanisch, Koreanisch, Vietnamesisch, Thailändisch, Arabisch und mehr.

Llama3.2-3B-Instruct vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06 Gemini 2.5 Pro ist ein Modell, das von der Google DeepMind-Künstliche-Intelligenz-Forschungsabteilung veröffentlicht wurde und die Versionsnummer Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06 verwendet.

Llama3.2-3B-Instruct vs GPT-4o-mini-20240718 GPT-4o-mini ist ein API-Modell, das von OpenAI erstellt wurde, wobei die spezifische Versionsnummer gpt-4o-mini-2024-07-18 beträgt.

Llama3.2-3B-Instruct vs Doubao-1.5-thinking-pro-250415 Das neue Deep-Thinking-Modell Doubao-1.5 zeigt herausragende Leistungen in professionellen Bereichen wie Mathematik, Programmierung, wissenschaftlichem Argumentieren und allgemeinen Aufgaben wie kreative Schreiben. Es hat auf mehreren renommierten Benchmarktests wie AIME 2024, Codeforces und GPQA das oberste Niveau der Branche erreicht oder ist dicht daran.

Llama3.2-3B-Instruct vs Moonshot-v1-32K Moonshot-v1-16K ist ein API-Modell, das von Moonshot erstellt wurde, und die Modellversionsnummer lautet moonshot-v1-16k.

Verwandter Modell

Llama3.1-8B-Instruct Llama3.1 sind mehrsprachig und haben eine erheblich längere Kontextlänge von 128K, fortschrittliche Werkzeugnutzung und insgesamt stärkere Argumentationsfähigkeiten.

Llama3.1-405B-Instruct-FP8 Das Llama 3.1 405B ist das erste öffentlich verfügbare Modell, das bei allgemeinem Wissen, Steuerbarkeit, Mathematik, Werkzeugnutzung und mehrsprachiger Übersetzung den Spitzen-Leistungsfähigkeiten der besten AI-Modelle gleichkommt.

Llama3.2-3B-Instruct Die Llama 3.2 3B-Modelle unterstützen eine Kontextlänge von 128K Tokens und gehören zu den modernsten ihrer Klasse für On-Device-Anwendungen wie Zusammenfassung, Anweisungsnachvollzug und Rewriting-Aufgaben, die lokal am Edge ausgeführt werden.

Llama3.1-8B-Instruct Llama3.1 sind mehrsprachig und haben eine deutlich längere Kontextlänge von 128K, avantgardistische Werkzeugnutzung und insgesamt stärkere Schlussfolgerungsvermögen.

Llama3-70B-Instruct Llama3 ist das neueste Open-Source-Großsprachmodell von Meta, das auf einem 15-Terabyte-Korpus trainiert wurde, einen Kontext von 8K unterstützt und für Effizienz und Sicherheit optimiert wurde.

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