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Los modelos Llama 4 son modelos de lenguaje autorregresivos que utilizan una arquitectura de mezcla de expertos (MoE) e incorporan fusión temprana para multimodalidad nativa.

Llama3.1 son multilingües y tienen una ventana de contexto significativamente más larga de 128K, uso avanzado de herramientas y capacidades generales de razonamiento más fuertes.

El Llama 3.1 405B es el primer modelo disponible públicamente que rivaliza con los principales modelos de IA en términos de capacidades de vanguardia en conocimiento general, controlabilidad, matemáticas, uso de herramientas y traducción multilingüe.

Los modelos Llama 3.2 3B admiten una longitud de contexto de 128K tokens y son líderes en su clase para casos de uso en dispositivo, como la creación de resúmenes, el seguimiento de instrucciones y tareas de reescritura ejecutadas localmente en el borde.

Llama3.1 son multilingües y tienen una longitud de contexto significativamente mayor de 128K, uso avanzado de herramientas y capacidades generales de razonamiento más fuertes.

Llama3 es el último modelo de lenguaje grande de código abierto de Meta, entrenado en un corpus de 15T, admite una longitud de contexto de 8K y ha sido optimizado para eficacia y seguridad.

Llama 3.1 405B es el primer modelo ampliamente disponible que rivaliza con los principales modelos de IA en términos de capacidades de vanguardia en conocimiento general, controlabilidad, matemáticas, uso de herramientas y traducción multilingüe.

La Llama3.1 son multilingües y tienen una longitud de contexto significativamente mayor de 128K, un uso avanzado de herramientas y capacidades generales de razonamiento más fuertes.

Llama3.1 son multilingües y tienen una longitud de contexto significativamente mayor de 128K, uso de herramientas de vanguardia y capacidades de razonamiento más fuertes en general.

Los modelos Llama 3.2 3B admiten una longitud de contexto de 128K tokens y son líderes en su clase para casos de uso en dispositivo, como resúmenes, seguimiento de instrucciones y tareas de reescritura ejecutándose localmente en el borde.

Los modelos Llama 4 son modelos de lenguaje autoregresivos que utilizan una arquitectura de mezcla de expertos (MoE) e incorporan la fusión temprana para la multimodalidad nativa.

Llama3 es el último modelo de lenguaje grande de código abierto de Meta, entrenado en un corpus de 15T, admite una longitud de contexto de 8K y ha sido optimizado para eficacia y seguridad.

El modelo de Lenguaje Grande Mixtral-8x7B (LLM) es un modelo generativo preentrenado de Expertos Esparcidos Mixtos. El Mistral-8x7B supera a Llama 2 70B en la mayoría de los benchmarks que probamos.

Llama 3.1 405B es el primer modelo disponible públicamente que rivaliza con los principales modelos de IA en términos de capacidades de vanguardia en conocimiento general, controlabilidad, matemáticas, uso de herramientas y traducción multilingüe.

La Llama3.1 son multilingües y tienen una longitud de contexto significativamente mayor de 128K, uso avanzado de herramientas y capacidades de razonamiento superiores.

El Modelo de Lenguaje Grande Mixtral-8x7B (LLM) es un modelo generativo previamente entrenado de Especialistas Esparsos Mixtos. El Mistral-8x7B supera al Llama 2 70B en la mayoría de los benchmarks que probamos.

Los modelos Llama 4 son modelos de lenguaje autoregresivos que utilizan una arquitectura de mezcla de expertos (MoE) e incorporan la fusión temprana para la multimodalidad nativa.

Llama3.1 son multilingües y tienen una ventana de contexto significativamente más larga de 128K, uso de herramientas de vanguardia y capacidades de razonamiento más fuertes en general.

Llama3.1 son multilingües y tienen una longitud de contexto significativamente mayor de 128K, uso de herramientas de vanguardia y capacidades generales de razonamiento más fuertes.

Los modelos Llama 3.2 3B admiten una longitud de contexto de 128K tokens y son de última generación en su clase para casos de uso local como resumen, seguimiento de instrucciones y tareas de reescritura ejecutadas localmente en el borde.

Llama3.1 son multilingües y tienen una longitud de contexto significativamente mayor de 128K, uso de herramientas de punta y capacidades de razonamiento más fuertes en general.