Name: Llama4-Scout-17B-16E-Instruct
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Author: Meta

Heim

Liste der Al -Modelle

Llama4-Scout-17B-16E-Instruct

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109B

Modellparametermenge

Verwandte Personen

Marie-Anne Lachaux

Timothée Lacroix

Xavier Martinet

Thibaut Lavril

Gautier Izacard

Hugo Touvron

Armand Joulin

Noam Brown

Mark Zuckerberg

Modelleinführung

Die Llama 4 Modelle sind autoregressive Sprachmodelle, die eine Mixture-of-Experts (MoE) Architektur verwenden und frühe 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.

8.4

Argumentationsfähigkeit

Kann logische Argumentation mit mehr als drei Schritten ausführen, obwohl die Effizienz beim Umgang mit nichtlinearen Beziehungen sinkt.

7.8

Modellvergleich

Llama4-Scout-17B-16E-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-Scout-17B-16E-Instruct vs Hunyuan-T1-20250822 Das von Tencent unabhängig entwickelte Deep-Reasoning-Modell trägt die Versionsnummer hunyuan-t1-20250822.

Llama4-Scout-17B-16E-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.

Llama4-Scout-17B-16E-Instruct vs Doubao-Seed-1.6-thinking-250715 Die neueste Version des Seed-Serienmodells von ByteDance, das den Denkmodus unterstützt.

Llama4-Scout-17B-16E-Instruct vs Doubao-Seed-1.6-251015 (Thinking) Das von ByteDance veröffentlichte Deep-Reasoning-Modell, das die manuelle Umschaltung von Deep Reasoning unterstützt, und dessen Leistung im Vergleich zu doubao-1.5 deutlich verbessert ist.

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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