HeimLlama3-8B-Instruct
8B
Modellparametermenge
Meta
Angehörige Organisation
Open Source
Lizenztyp
18. April 2024
Freigabezeit
Modelleinführung
Llama3 ist das neueste Open-Source-Großsprachmodell von Meta, das auf einem 15-Terabyte-Korpus trainiert wurde, einen Kontextlänge von 8K unterstützt und für Effizienz und Sicherheit optimiert wurde.
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.
4.3
Wissensabdeckung
Hat bedeutende kenntnisgebende Flecken, die häufig sachliche Fehler zeigt und veraltete Informationen wiederholt.
4.7
Argumentationsfähigkeit
Es ist nicht möglich, kohärente Argumentationsketten aufrechtzuerhalten und häufig invertierte Kausalität oder Fehlkalkulationen zu verursachen.
2.4
Modellvergleich
Llama3-8B-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.
Llama3-8B-Instruct vs Hunyuan-T1-20250822
Das von Tencent unabhängig entwickelte Deep-Reasoning-Modell trägt die Versionsnummer hunyuan-t1-20250822.
Llama3-8B-Instruct vs Spark-X1
Der durch iFlytek veröffentlichte Inferenzmodell Spark X1 führt bei nationalen mathematischen Aufgaben und vergleicht die Leistung allgemeiner Aufgaben wie Inferenz, Textgenerierung und Sprachverständnis mit OpenAI o1 und DeepSeek R1.
Verwandter Modell
Llama4-Maverick-17B-128E-Instruct
Die Llama 4-Modelle sind autoregressive Sprachmodelle, die eine Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur verwenden und eine frühe Fusion für native Multimodalität beinhalten.
Llama4-Maverick-17B-128E-Instruct
Die Llama-4-Modelle sind autoregressive Sprachmodelle, die eine Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur verwenden und eine frühe Fusion für native Multimodalität integrieren.
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.
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