Name: Llama3.1-8B-Instruct
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Lar

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Llama3.1-8B-Instruct

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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 última geração e capacidades gerais de raciocínio mais fortes.

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.

3.7

Escopo de cobertura do conhecimento

Possui pontos cegos significativos, geralmente mostrando erros factuais e repetindo informações desatualizadas.

5.5

Capacidade de raciocínio

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

3.7

Comparação de modelos

Llama3.1-8B-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.

Llama3.1-8B-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.

Llama3.1-8B-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.

Llama3.1-8B-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.

Llama3.1-8B-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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