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70B
模型參數數量
Meta
附屬組織
開源
許可證類型
2024-07-23
發佈時間
模型簡介
Llama3.1 是多語言模型，具有顯著更長的上下文長度 128K，最先進的工具使用能力以及整體更強的推理能力。
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語言理解能力
通常會做出語義錯誤的判斷，從而導致響應中明顯的邏輯斷開連接。
4.0
知識覆蓋範圍
擁有主流學科的核心知識，但對尖端跨學科領域的覆蓋範圍有限。
8.5
推理能力
無法維持連貫的推理鏈，通常會導致因果關係或錯誤估計。
4.1
模型比較
Llama3.1-70B-Instruct vs Qwen2.5-7B-Instruct
與Qwen2一樣，Qwen2.5語言模型支援高達128K個tokens，並且可以生成高達8K個tokens。它們還持續支援超過29種語言，包括中文、英文、法文、西班牙文、葡萄牙文、德文、義大利文、俄文、日文、韓文、越南文、泰文、阿拉伯文等。
Llama3.1-70B-Instruct vs Spark-X1
科大訊飛發佈的推理模型Spark X1，在國內數學任務領先的基礎上，針對推理、文本生成和語言理解等通用任務的表現，對標OpenAI的o1和DeepSeek的R1。
相關模型
Llama4-Maverick-17B-128E-Instruct
Llama 4 模型是使用專家混合 (MoE) 架構的自動累積語言模型，並結合了原生多模態的早期融合。
Llama4-Maverick-17B-128E-Instruct
Llama 4 模型是自回歸語言模型，採用專家混合（MoE）架構，並融入早期融合技術以實現原生多模態能力。
Llama3.1-8B-Instruct
Llama3.1 是多語言模型，具有顯著更長的上下文長度 128K，最先進的工具使用能力以及整體更強的推理能力。
Llama3.1-405B-Instruct-FP8
Llama 3.1 405B 是第一個在普通知識、可控性、數學、工具使用和多語言翻譯等尖端能力方面可與頂級 AI 模型相匹敵的開源模型。
Llama3.2-3B-Instruct
Llama 3.2 3B 模型支援長達 128K 個標記的上下文長度，並且在其設備端應用場景（如摘要、指令跟隨和重寫任務在邊緣本地運行）方面處於同類產品的領先地位。
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