Name: Llama3.1-8B-Instruct
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Author: Meta

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Llama3.1-8B-Instruct

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Personnalités associées

Marie-Anne Lachaux

Timothée Lacroix

Xavier Martinet

Thibaut Lavril

Gautier Izacard

Hugo Touvron

Armand Joulin

Noam Brown

Mark Zuckerberg

Introduction du modèle

Llama3.1 est multilingue, possède une longueur de contexte considérable de 128K, des compétences avancées dans l'utilisation d'outils et des capacités de raisonnement globalement plus fortes.

Score complet Dialogue du langage Réserve de connaissances Association de raisonnement Calcul mathématique Écriture de code Commande suivante

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Capacité de compréhension du langage

Fait souvent des erreurs de jugement sémantique, conduisant à des déconnexions logiques évidentes dans les réponses.

3.9

Portée de la couverture des connaissances

A des angles morts de connaissances importantes, montrant souvent des erreurs factuelles et répétant des informations obsolètes.

6.1

Capacité de raisonnement

Incapable de maintenir des chaînes de raisonnement cohérentes, provoquant souvent une causalité inversée ou des erreurs de calcul.

3.2

Comparaison du modèle

Llama3.1-8B-Instruct vs Qwen2.5-7B-Instruct Comme Qwen2, les modèles de langue Qwen2.5 prennent en charge jusqu'à 128K tokens et peuvent générer jusqu'à 8K tokens. Ils maintiennent également une prise en charge multilingue pour plus de 29 langues, y compris le chinois, l'anglais, le français, l'espagnol, le portugais, l'allemand, l'italien, le russe, le japonais, le coréen, le vietnamien, le thaï, l'arabe et bien d'autres.

Llama3.1-8B-Instruct vs Hunyuan-T1-20250822 Le modèle de raisonnement profond développé indépendamment par Tencent porte le numéro de version hunyuan-t1-20250822.

Llama3.1-8B-Instruct vs Spark-X1 Le modèle d'inférence Spark X1 publié par iFlytek, sur la base de tâches mathématiques nationales de premier plan, compare les performances de tâches générales telles que l'inférence, la génération de texte et la compréhension du langage avec OpenAI o1 et DeepSeek R1.

Llama3.1-8B-Instruct vs Doubao-Seed-1.6-thinking-250715 La dernière version du modèle de la série seed lancé par ByteDance, qui prend en charge le mode de réflexion.

Llama3.1-8B-Instruct vs Doubao-Seed-1.6-251015 (Thinking) Le modèle de raisonnement profond publié par ByteDance, qui prend en charge la commutation manuelle du raisonnement profond, et ses performances sont considérablement améliorées par rapport à doubao-1.5.

Modèle connexe

Llama4-Maverick-17B-128E-Instruct Les modèles Llama 4 sont des modèles linguistiques auto-régressifs qui utilisent une architecture de mélange d'experts (MoE) et intègrent une fusion précoce pour la multimodalité native.

Llama4-Maverick-17B-128E-Instruct Les modèles Llama 4 sont des modèles de langage auto-régressifs qui utilisent une architecture de mélange d'experts (MoE) et intègrent une fusion précoce pour une multimodalité native.

Llama3.1-8B-Instruct Llama3.1 sont multilingues, ont une longueur de contexte considérablement plus longue de 128K, un usage d'outils de pointe et des capacités de raisonnement globalement plus fortes.

Llama3.1-405B-Instruct-FP8 Llama 3.1 405B est le premier modèle largement disponible qui rivalise avec les meilleurs modèles IA en termes de capacités de pointe en connaissance générale, de dirigibilité, de mathématiques, d’utilisation d’outils et de traduction multilingue.

Llama3.2-3B-Instruct Les modèles Llama 3.2 3B prennent en charge une longueur de contexte de 128K tokens et sont de pointe dans leur catégorie pour les cas d'utilisation sur appareil comme la résumé, l'exécution des instructions et les tâches de réécriture s'exécutant localement à la périphérie.

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