HogarLlama4-Maverick-17B-128E-Instruct
400B
Cantidad de parámetros del modelo
Meta
Organización afiliada
Código abierto
Tipo de licencia
5 de abril de 2025
Tiempo de lanzamiento
Introducción al modelo
Los modelos Llama 4 son modelos lingüísticos autorregresivos que utilizan una arquitectura de mezcla de expertos (MoE) e incorporan la fusión temprana para la multimodalidad nativa.
Puntaje integral
Diálogo del idioma
Reserva de conocimiento
Asociación de razonamiento
Cálculo matemático
Redacción de código
Comando siguiente
Desliza hacia la izquierda y la derecha para ver más
Capacidad de comprensión del lenguaje
A menudo hace juicios mal semánticos, lo que lleva a obvias desconexiones lógicas en las respuestas.
4.8
Alcance de cobertura de conocimiento
Posee el conocimiento central de las disciplinas convencionales, pero tiene una cobertura limitada de los campos interdisciplinarios de vanguardia.
8.7
Capacidad de razonamiento
Incapaz de mantener cadenas de razonamiento coherentes, a menudo causando causalidad invertida o errores de cálculo.
5.1
Comparación de modelos
Llama4-Maverick-17B-128E-Instruct vs Qwen2.5-7B-Instruct
Así como Qwen2, los modelos de lenguaje Qwen2.5 admiten hasta 128K tokens y pueden generar hasta 8K tokens. También mantienen el soporte multilingüe para más de 29 idiomas, incluidos chino, inglés, francés, español, portugués, alemán, italiano, ruso, japonés, coreano, vietnamita, tailandés, árabe y más.
Llama4-Maverick-17B-128E-Instruct vs Hunyuan-T1-20250822
El modelo de razonamiento profundo desarrollado independientemente por Tencent adopta el número de versión hunyuan-t1-20250822.
Llama4-Maverick-17B-128E-Instruct vs Spark-X1
El modelo de inferencia Spark X1 lanzado por iFlytek, además de liderar tareas matematicas nacionales, evalua el rendimiento de tareas generales como inferencia, generacion de texto e inteligencia linguistica frente al OpenAI o1 y el DeepSeek R1.
Modelo relacionado
Llama4-Maverick-17B-128E-Instruct
Los modelos Llama 4 son modelos de lenguaje autorregresivos que utilizan una arquitectura de mezcla de expertos (MoE) e incorporan fusión temprana para multimodalidad nativa.
Llama3.1-8B-Instruct
Llama3.1 son multilingües y tienen una ventana de contexto significativamente más larga de 128K, uso avanzado de herramientas y capacidades generales de razonamiento más fuertes.
Llama3.1-405B-Instruct-FP8
El Llama 3.1 405B es el primer modelo disponible públicamente que rivaliza con los principales modelos de IA en términos de capacidades de vanguardia en conocimiento general, controlabilidad, matemáticas, uso de herramientas y traducción multilingüe.
Llama3.2-3B-Instruct
Los modelos Llama 3.2 3B admiten una longitud de contexto de 128K tokens y son líderes en su clase para casos de uso en dispositivo, como la creación de resúmenes, el seguimiento de instrucciones y tareas de reescritura ejecutadas localmente en el borde.
Llama3.1-8B-Instruct
Llama3.1 son multilingües y tienen una longitud de contexto significativamente mayor de 128K, uso avanzado de herramientas y capacidades generales de razonamiento más fuertes.
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