Name: Llama3.1-70B-Instruct
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Author: Meta

Lar

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Llama3.1-70B-Instruct

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70B

Modelo Parâmetro Quantidade

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Introdução ao modelo

Llama3.1 são multilíngues e têm uma comprimento de contexto significativamente maior de 128K, uso de ferramentas de ponta e capacidades de raciocínio mais fortes no geral.

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.

4.0

Escopo de cobertura do conhecimento

Possui conhecimento central das disciplinas convencionais, mas tem cobertura limitada de campos interdisciplinares de ponta.

7.1

Capacidade de raciocínio

Incapaz de manter cadeias de raciocínio coerentes, geralmente causando causalidade invertida ou erros de cálculo.

4.2

Comparação de modelos

Llama3.1-70B-Instruct 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.

Llama3.1-70B-Instruct 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.

Llama3.1-70B-Instruct 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.

Llama3.1-70B-Instruct 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.

Llama3.1-70B-Instruct vs Spark-X1 O modelo de inferência Spark X1 lançado pela iFlytek, além de liderar tarefas matemáticas domésticas, avalia o desempenho de tarefas gerais como inferência, geração de texto e compreensão linguística contra o OpenAI o1 e o DeepSeek R1.

Modelo relacionado

Llama4-Maverick-17B-128E-Instruct Os modelos Llama 4 são modelos de linguagem autorregressivos que utilizam uma arquitetura de mistura de especialistas (MoE) e incorporam fusão precoce para multimodalidade nativa.

Llama3.1-8B-Instruct Llama3.1 são multilíngues e têm uma extensa janela de contexto de 128K, uso avançado de ferramentas e capacidades gerais de raciocínio mais fortes.

Llama3.1-405B-Instruct-FP8 O Llama 3.1 405B é o primeiro modelo amplamente disponível que rivaliza com os principais modelos de IA em termos de capacidades de ponta em conhecimento geral, controlabilidade, matemática, uso de ferramentas e tradução multilíngue.

Llama3.2-3B-Instruct Os modelos Llama 3.2 3B suportam uma extensão de contexto de 128K tokens e são líderes em sua categoria para casos de uso em dispositivo, como resumos, seguimento de instruções e tarefas de reescrita executadas localmente na borda.

Llama3.1-8B-Instruct Llama3.1 são multilíngues e têm uma comprida consideravelmente maior capacidade de contexto de 128K, uso de ferramentas de ponta e capacidades gerais de raciocínio mais fortes.

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