Gemma-2-9B-it
9B
Modelo Parâmetro Quantidade
Google
Organização afiliada
Código aberto
Tipo de licença
27 de Junho de 2024
Tempo de liberação
Figuras relacionadas
Introdução ao modelo
Gemma é uma família de modelos abertos de última geração e de baixo peso do Google, construída com a mesma pesquisa e tecnologia usadas para criar os modelos Gemini.
Pontuação abrangente
Diálogo de idiomas
Reserva de conhecimento
Associação de Raciocínio
Cálculo matemático
Escrita de código
Comando seguindo
Deslize para a esquerda e para a direita para ver mais
Capacidade de compreensão de idiomas
Muitas vezes, faz mal julgamentos semânticos, levando a óbvias desconexões lógicas nas respostas.
4.6
Escopo de cobertura do conhecimento
Possui pontos cegos significativos, geralmente mostrando erros factuais e repetindo informações desatualizadas.
5.6
Capacidade de raciocínio
Incapaz de manter cadeias de raciocínio coerentes, geralmente causando causalidade invertida ou erros de cálculo.
4.2
Comparação de modelos
Gemma-2-9B-it vs Qwen2.5-7B-Instruct
Assim como o Qwen2, os modelos de linguagem Qwen2.5 suportam até 128K tokens e podem gerar até 8K tokens. Eles também mantêm suporte multilíngue para mais de 29 idiomas, incluindo chinês, inglês, francês, espanhol, português, alemão, italiano, russo, japonês, coreano, vietnamita, tailandês, árabe e muito mais.
Gemma-2-9B-it vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini é um modelo de API produzido pela OpenAI, com o número de versão específico sendo gpt-4o-mini-2024-07-18.
Gemma-2-9B-it vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini é um modelo de API produzido pela OpenAI, com o número de versão específico sendo gpt-4o-mini-2024-07-18.
Gemma-2-9B-it vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06
Gemini 2.5 Pro é um modelo lançado pela equipe de pesquisa em inteligência artificial Google DeepMind, utilizando o número de versão Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06.
Gemma-2-9B-it vs DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 é um forte modelo de linguagem Mixture-of-Experts (MoE), caracterizado por treinamento econômico e inferência eficiente. Ele consiste em 236 bilhões de parâmetros no total, dos quais 21 bilhões são ativados para cada token. Em comparação com o DeepSeek 67B, o DeepSeek-V2 apresenta um desempenho superior, economizando 42,5% nos custos de treinamento, reduzindo o cache KV em 93,3% e aumentando a capacidade máxima de geração em 5,76 vezes.
Modelo relacionado
Gemma-3-27B-it
Gemma é uma família de modelos abertos leves e de última geração do Google, construídos com a mesma pesquisa e tecnologia usadas para criar os modelos Gemini.
Gemini-2.5-Pro
A versão oficial de lançamento do Gemini 2.5 pro.
Gemini-1.5-Pro-Latest
O Gemini 1.5 Pro apresenta uma janela de contexto inovadora de até dois milhões de tokens – a janela de contexto mais longa de qualquer modelo de base de grande escala até agora. Ele alcança quase uma recordação perfeita em tarefas de recuperação de longo contexto em várias modalidades, liberando a capacidade de processar com precisão grandes documentos, milhares de linhas de código, horas de áudio, vídeo e muito mais.
Gemma-2-27B-it
Gemma é uma família de modelos abertos, leves e de última geração do Google, construída com a mesma pesquisa e tecnologia usadas para criar os modelos Gemini.
Gemma-2-27B-it
Gemma é uma família de modelos abertos, leves e de última geração do Google, construída a partir da mesma pesquisa e tecnologia usadas para criar os modelos Gemini.
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