Llama4-Scout-17B-16E-Instruct
109B
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 auto-regressivos 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.
5.3
Escopo de cobertura do conhecimento
Possui conhecimento central das disciplinas convencionais, mas tem cobertura limitada de campos interdisciplinares de ponta.
8.4
Capacidade de raciocínio
Pode executar o raciocínio lógico com mais de três etapas, embora a eficiência caia ao lidar com relacionamentos não lineares.
7.8
Comparação de modelos
Llama4-Scout-17B-16E-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-Scout-17B-16E-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.
Llama4-Scout-17B-16E-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.
Llama4-Scout-17B-16E-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.
Llama4-Scout-17B-16E-Instruct 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
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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