Llama4-Scout-17B-16E-Instruct
109B
Quantité de paramètre de modèle
Meta
Organisation affiliée
Source ouverte
Type de licence
5 avril 2025
Temps de libération
Personnalités associées
Introduction du modèle
Les modèles Llama 4 sont des modèles de langage auto-régressifs qui utilisent une architecture mixte d'experts (MoE) et intègrent une fusion précoce pour la multimodalité native.
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.
5.3
Portée de la couverture des connaissances
Possède une connaissance fondamentale des disciplines traditionnelles, mais a une couverture limitée des champs interdisciplinaires de pointe.
8.4
Capacité de raisonnement
Peut effectuer un raisonnement logique avec plus de trois étapes, bien que l'efficacité baisse lors de la gestion des relations non linéaires.
7.8
Comparaison du modèle
Llama4-Scout-17B-16E-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.
Llama4-Scout-17B-16E-Instruct vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini est un modèle API créé par OpenAI, avec le numéro de version spécifique étant gpt-4o-mini-2024-07-18.
Llama4-Scout-17B-16E-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.
Llama4-Scout-17B-16E-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.
Llama4-Scout-17B-16E-Instruct vs DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 est un modèle de langue robuste de type Mixture-of-Experts (MoE), caractérisé par un coût d'entraînement économique et une inférence efficace. Il comprend un total de 236 milliards de paramètres, dont 21 milliards sont activés pour chaque jeton. Comparé à DeepSeek 67B, DeepSeek-V2 offre des performances supérieures tout en économisant 42,5 % des coûts d'entraînement, réduisant la mémoire de cache KV de 93,3 % et augmentant la capacité maximale de génération jusqu'à 5,76 fois.
Modèle connexe
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.
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.
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