집Llama3.1-70B-Instruct
70B
모델 매개 변수 수량
Meta
제휴 조직
오픈 소스
라이선스 유형
2024년 7월 23일
출시 시간
모델 소개
Llama3.1은 다국어를 지원하며 128K의 상당히 긴 컨텍스트 길이, 최첨단 도구 사용 능력, 그리고 전체적으로 더 강력한 추론 능력을 가지고 있습니다.
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언어 이해 능력
종종 의미 론적 잘못 판단을 내리며, 논리적 인 분리가 응답으로 이어집니다.
4.2
지식 범위 범위
주류 분야에 대한 핵심 지식을 보유하고 있지만 최첨단 학제 간 분야에 대한 제한된 범위를 가지고 있습니다.
7.8
추론 능력
일관된 추론 사슬을 유지할 수 없으며 종종 역 원인 또는 오해를 유발합니다.
3.3
모델 비교
Llama3.1-70B-Instruct vs Qwen2.5-7B-Instruct
Qwen2와 마찬가지로, Qwen2.5 언어 모델은 최대 128K 토큰을 지원하며 최대 8K 토큰을 생성할 수 있습니다. 또한 중국어, 영어, 프랑스어, 스페인어, 포르투갈어, 독일어, 이탈리아어, 러시아어, 일본어, 한국어, 베트남어, 타이어, 아랍어 등 29개 이상의 언어를 지원합니다.
Llama3.1-70B-Instruct vs Hunyuan-T1-20250822
텐센트에서 독자적으로 개발한 심층 추론 모델은 버전 번호 hunyuan-t1-20250822을 채택하고 있습니다.
Llama3.1-70B-Instruct vs Spark-X1
iFlytek에서 발표한 추론 모델 Spark X1은 국내 수학 과제에서 선도적인 위치를 차지하면서도, 추론, 텍스트 생성, 언어 이해 등의 일반적인 작업 성능을 OpenAI의 o1 및 DeepSeek의 R1과 비교합니다.
관련 모델
Llama4-Maverick-17B-128E-Instruct
라마 4 모델은 자동 회귀 언어 모델로, 전문가 혼합(MoE) 아키텍처를 사용하며 네이티브 다중 모달리티를 위한 조기 융합을 통합합니다.
Llama4-Maverick-17B-128E-Instruct
Llama 4 모델은 전문가 혼합(MoE) 아키텍처를 사용하고 네이티브 다중 모달성을 위해 초기 융합을 통합한 오토리그레시브 언어 모델입니다.
Llama3.1-8B-Instruct
Llama3.1은 다국어를 지원하며 128K의 훨씬 긴 컨텍스트 길이, 최첨단 도구 사용 능력, 그리고 전체적으로 더 강력한 추론 능력을 가지고 있습니다.
Llama3.1-405B-Instruct-FP8
Llama 3.1 405B는 일반 지식, 조종 가능성, 수학, 도구 사용, 다국어 번역 등 최첨단 능력에서 최고의 AI 모델들과 경쟁할 수 있는 최초의 오픈 소스 모델입니다.
Llama3.2-3B-Instruct
Llama 3.2 3B 모델은 128K 토큰의 컨텍스트 길이를 지원하며 요약, 명령 따르기, 재작성 작업 등 엣지에서 로컬로 실행되는 장치 내 사용 사례에서 클래스 최고의 성능을 발휘합니다.
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