MaisonLlama4-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 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.
Llama4-Scout-17B-16E-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.
Llama4-Scout-17B-16E-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.
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.
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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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