Llama4-Maverick-17B-128E-Instruct
400B
Modellparametermenge
Meta
Angehörige Organisation
Open Source
Lizenztyp
5. April 2025
Freigabezeit
Modelleinführung
Die Llama 4 Modelle sind auto-regressive Sprachmodelle, die eine Mischung von Experten (MoE) Architektur verwenden und frühzeitige Fusion für native Multimodalität integrieren.
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.
5.3
Wissensabdeckung
Besitzt Kernwissen über Mainstream-Disziplinen, hat jedoch nur eine begrenzte Abdeckung der modernen interdisziplinären Bereiche.
8.8
Argumentationsfähigkeit
Kann logische Argumentation mit mehr als drei Schritten ausführen, obwohl die Effizienz beim Umgang mit nichtlinearen Beziehungen sinkt.
8.5
Modellvergleich
Llama4-Maverick-17B-128E-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.
Llama4-Maverick-17B-128E-Instruct vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini ist ein API-Modell, das von OpenAI erstellt wurde, mit der spezifischen Versionsnummer gpt-4o-mini-2024-07-18.
Llama4-Maverick-17B-128E-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.
Llama4-Maverick-17B-128E-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.
Llama4-Maverick-17B-128E-Instruct vs DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 ist ein starkes Mixture-of-Experts (MoE)-Sprachmodell, das durch kostengünstiges Training und effizientes Inferenz gekennzeichnet ist. Es besteht aus insgesamt 236 Billionen Parametern, wovon für jeden Token 21 Milliarden aktiviert sind. Im Vergleich zum DeepSeek 67B erreicht DeepSeek-V2 stärkere Leistungsmerkmale, spart dabei 42,5 % der Trainingskosten, reduziert das KV-Cache um 93,3 % und steigert die maximale Generierungsdurchsatz bis zu 5,76-mal.
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 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.
Llama3.1-8B-Instruct
Llama3.1 sind mehrsprachig und haben eine deutlich längere Kontextlänge von 128K, avantgardistische Werkzeugnutzung und insgesamt stärkere Schlussfolgerungsvermögen.
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