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3B
モデルパラメーター数量
Meta
関連組織
オープンソース
ライセンスタイプ
2024年9月25日
リリース時間
モデルの紹介
Llama 3.2 3B モデルは128Kトークンのコンテキスト長をサポートしており、要約、指示フォローやリライトなどのタスクをエッジでローカルに実行するデバイス向けユースケースにおいてクラス最高の性能を発揮します。
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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。
3.3
知識カバレッジの範囲
重要な知識の盲点があり、多くの場合、事実上の誤りを示し、時代遅れの情報を繰り返します。
5.0
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。
2.7
モデル比較
Llama3.2-3B-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。
Llama3.2-3B-Instruct vs Hunyuan-T1-20250822
テンセントが独自に開発した深層推論モデルは、バージョン番号hunyuan-t1-20250822を採用している。
Llama3.2-3B-Instruct vs Spark-X1
iFlytekが発表した推論モデルSpark X1は、国内の数学タスクで先行する一方で、推論、テキスト生成、言語理解などの一般的なタスクのパフォーマンスを、OpenAIのo1およびDeepSeekのR1と比較しています。
関連モデル
Llama4-Maverick-17B-128E-Instruct
Llama 4モデルは、MoE（mixture-of-experts）アーキテクチャを使用し、ネイティブのマルチモダリティのための早期フュージョンを組み込んだ自己回帰型言語モデルである。
Llama4-Maverick-17B-128E-Instruct
Llama 4モデルは、専門家の混合（MoE）アーキテクチャを使用し、ネイティブなマルチモーダル機能のために早期融合を取り入れた自己回帰型言語モデルです。
Llama3.1-8B-Instruct
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、そして全体的な優れた推論能力を持っています。
Llama3.1-405B-Instruct-FP8
Llama 3.1 405B は、汎用知識、操縦性、数学、ツール使用、多言語翻訳などの最先端能力においてトップのAIモデルと互角に戦える最初のオープンソースモデルです。
Llama3.2-3B-Instruct
Llama 3.2 3B モデルは128Kトークンのコンテキスト長をサポートしており、要約、指示フォローやリライトなどのオンデバイス用途において、エッジでローカルに実行されるクラス最高の性能を発揮します。
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