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Mark Zuckerberg

Introduction du modèle

Les modèles Llama 3.2 3B prennent en charge une longueur de contexte de 128K tokens et sont leaders dans leur catégorie pour les cas d'utilisation sur appareil tels que la synthèse, le suivi d'instructions et les tâches de réécriture s'exécutant localement au niveau du bord.

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

Faites glisser vers la gauche et la droite pour voir plus

Capacité de compréhension du langage

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

3.3

Portée de la couverture des connaissances

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

5.0

Capacité de raisonnement

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

2.7

Comparaison du modèle

Llama3.2-3B-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.

Llama3.2-3B-Instruct vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06 Gemini 2.5 Pro est un modèle publié par l'équipe de recherche en intelligence artificielle de Google DeepMind, utilisant le numéro de version Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06.

Llama3.2-3B-Instruct vs GPT-4o-mini-20240718 GPT-4o-mini est un modèle API produit par OpenAI, avec le numéro de version spécifique étant gpt-4o-mini-2024-07-18.

Llama3.2-3B-Instruct vs Doubao-1.5-thinking-pro-250415 Le nouveau modèle de réflexion profonde Doubao-1.5 se distingue dans des domaines professionnels tels que les mathématiques, la programmation, la raisonnement scientifique, ainsi que dans des tâches générales comme l'écriture créative. Il a atteint ou est proche du niveau supérieur de l'industrie sur plusieurs benchmarks autorisés tels que AIME 2024, Codeforces et GPQA.

Llama3.2-3B-Instruct vs Moonshot-v1-32K Moonshot-v1-16K est un modèle API produit par Moonshot, avec le numéro de version du modèle étant moonshot-v1-16k.

Modèle connexe

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.

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

Llama3-70B-Instruct Llama3 est le dernier modèle linguistique open source de Meta, entraîné sur un corpus de 15To, prenant en charge une longueur de contexte de 8K et optimisé pour l'efficacité et la sécurité.

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Comparaison du modèle

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