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モデルの紹介

Llama3.1 はマルチリンガルで、大幅に長いコンテキスト長（128K）、最先端のツール利用能力、そして全体的により強い推論能力を持っています。

包括的なスコア言語対話知識保護区推論協会数学的計算コードライティング次のコマンド

左右にス와イプしてさらに表示

言語理解能力

多くの場合、セマンティックな誤判断を行い、応答の明らかな論理的切断につながります。

4.2

知識カバレッジの範囲

主流の分野の中心的な知識を持っていますが、最先端の学際的な分野の報道は限られています。

7.8

推論能力

コヒーレントな推論チェーンを維持することができず、多くの場合、反転した因果関係や誤算を引き起こします。

3.3

モデル比較

Llama3.1-70B-Instruct vs Qwen2.5-7B-Instruct Qwen2と同様に、Qwen2.5言語モデルは最大128Kトークンをサポートし、最大8Kトークンを生成できます。また、中国語、英語、フランス語、スペイン語、ポルトガル語、ドイツ語、イタリア語、ロシア語、日本語、韓国語、ベトナム語、タイ語、アラビア語など、29以上の言語に対応しています。

Llama3.1-70B-Instruct vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06 Gemini 2.5 Pro はGoogle DeepMindの人工知能研究チームがリリースしたモデルで、バージョン番号はGemini-2.5-Pro-Preview-05-06です。

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