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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。

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 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。

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。

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。

Llama3.1 支援多語言，並且具有顯著更長的上下文長度 128K、最先進的工具使用能力和整體更強的推理能力。

Llama3 是 Meta 的最新開源大型語言模型，基於 15T 的語料庫進行訓練，支援 8K 的上下文長度，並針對有效性和安全性進行了最佳化。

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 模型相媲美的公開可用模型。

Llama3.1 支援多語言，並且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 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和整體更強的推理能力。

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）中處於同類產品的領先地位。

Llama 4 模型是自迴歸語言模型，採用專家混合（MoE）架構，並結合早期融合實現原生多模態。

Llama3 是 Meta 的最新開源大型語言模型，基於 15T 的語料庫訓練，支援 8K 的上下文長度，並針對有效性與安全性進行了最佳化。

Mixtral-8x7B 大型語言模型（LLM）是一個預訓練的生成式稀疏專家混合模型。在我們測試的大多數基準上，Mistral-8x7B 的表現優於 Llama 2 70B。

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 模型相匹敵的公開可用模型。

Llama3.1 支援多語言，並且具有顯著更長的上下文長度 128K、最先進的工具使用能力和整體更強的推理能力。

Mixtral-8x7B 大型語言模型（LLM）是一個預訓練的生成式稀疏專家混合模型。在我們測試的大多數基準上，Mistral-8x7B 的表現優於 Llama 2 70B。

Llama 4 模型是自迴歸語言模型，採用混合專家（MoE）架構，並結合早期融合實現原生多模態。

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 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和整體更強的推理能力。

Llama 3.2 3B 模型支援長達 128K 個標記的上下文長度，並且在本地邊緣運行的摘要、指令遵循和重寫任務等裝置端應用場景中處於同類產品的領先地位。

Llama3.1 是多語言的，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。