LarLlama4-Maverick-17B-128E-Instruct
400B
Modelo Parâmetro Quantidade
Meta
Organização afiliada
Código aberto
Tipo de licença
5 de Abril de 2025
Tempo de liberação
Introdução ao modelo
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.
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.
4.8
Escopo de cobertura do conhecimento
Possui conhecimento central das disciplinas convencionais, mas tem cobertura limitada de campos interdisciplinares de ponta.
8.7
Capacidade de raciocínio
Incapaz de manter cadeias de raciocínio coerentes, geralmente causando causalidade invertida ou erros de cálculo.
4.9
Comparação de modelos
Llama4-Maverick-17B-128E-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.
Llama4-Maverick-17B-128E-Instruct vs Hunyuan-T1-20250822
O modelo de raciocínio profundo desenvolvido de forma independente pela Tencent adota o número de versão hunyuan-t1-20250822.
Llama4-Maverick-17B-128E-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 auto-regressivos que usam uma arquitetura de mistura de especialistas (MoE) e incorporam a fusão antecipada 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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