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Llama4-Maverick-17B-128E-Instruct

Llama4-Maverick-17B-128E-Instruct

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Modellparametermenge
400B
Modellparametermenge
Angehörige Organisation
Meta
Angehörige Organisation
Open Source
Lizenztyp
Freigabezeit
5. April 2025
Freigabezeit

Verwandte Personen

Modelleinführung
Die Llama 4 Modelle sind auto-regressive Sprachmodelle, die eine Mischung von Experten (MoE) Architektur verwenden und frühzeitige Fusion für native Multimodalität integrieren.
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Sprachverständnisfähigkeit Sprachverständnisfähigkeit
Sprachverständnisfähigkeit
Fehleinschätzt häufig semantische Fehleinschätzungen, was zu offensichtlichen logischen Trennungen in Antworten führt.
5.3
Wissensabdeckung Wissensabdeckung
Wissensabdeckung
Besitzt Kernwissen über Mainstream-Disziplinen, hat jedoch nur eine begrenzte Abdeckung der modernen interdisziplinären Bereiche.
8.8
Argumentationsfähigkeit Argumentationsfähigkeit
Argumentationsfähigkeit
Kann logische Argumentation mit mehr als drei Schritten ausführen, obwohl die Effizienz beim Umgang mit nichtlinearen Beziehungen sinkt.
8.5
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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