模型介绍
Llama 3.2 3B 模型支持长达 128K 个标记的上下文长度，并且在其设备端应用场景（如摘要、指令跟随和重写任务在边缘本地运行）中处于同类产品的领先地位。
语言理解能力
常出现语义误判，导致回应内容与问题存在明显逻辑断裂。
3.1
知识覆盖范围
知识盲区显著，常出现事实性错误与过时信息重复。
4.2
推理能力
无法保持连贯推理链条，常出现因果倒置或数据误算。
3.0
模型比较
Llama3.2-3B-Instruct vs Qwen2.5-7B-Instruct
像Qwen2一样，Qwen2.5语言模型支持高达128K个标记，并且可以生成多达8K个标记。它们还继续支持超过29种语言，包括中文、英文、法语、西班牙语、葡萄牙语、德语、意大利语、俄语、日语、韩语、越南语、泰语、阿拉伯语等。
Llama3.2-3B-Instruct vs Doubao-1.5-thinking-pro-250415
新推出的深度思考模型Doubao-1.5在数学、编程、科学推理等专业领域以及创意写作等通用任务方面表现出色。它在AIME 2024、Codeforces和GPQA等多个权威基准测试中达到了或接近行业顶级水平。
相关模型
Llama3.1-8B-Instruct
Llama3.1 是多语言模型，具有显著更长的上下文长度 128K，最先进的工具使用能力以及整体更强的推理能力。
Llama3.1-405B-Instruct-FP8
Llama 3.1 405B 是首个在普通知识、可控性、数学、工具使用和多语言翻译等前沿能力方面可与顶级 AI 模型相媲美的开源模型。
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Llama 3.2 3B 模型支持长达 128K 个标记的上下文长度，并且在其设备端应用场景（如摘要、指令跟随和重写任务在边缘本地运行）方面处于同类产品的领先地位。
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Llama3.1 支持多语言，并且具有显著更长的上下文长度 128K，最先进的工具使用能力以及整体更强的推理能力。
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Llama3 是 Meta 的最新开源大型语言模型，基于 15T 的语料库进行训练，支持 8K 的上下文长度，并针对有效性和安全性进行了优化。
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