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109B
模型参数数量
Meta
所属机构
开源
许可证类型
2025-04-05
发布时间
模型介绍
Llama 4 模型是自回归语言模型，采用专家混合（MoE）架构，并结合早期融合实现原生多模态。
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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。
5.3
知识覆盖范围
掌握主流学科核心知识体系，但对前沿交叉学科覆盖有限。
8.4
推理能力
能完成三步以上的逻辑推演，但处理非线性关系时效率下降。
7.8
模型比较
Llama4-Scout-17B-16E-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。
Llama4-Scout-17B-16E-Instruct vs Spark-X1
科大讯飞发布的推理模型Spark X1，在国内数学任务领先的基础上，针对推理、文本生成和语言理解等通用任务的表现，对标OpenAI的o1和DeepSeek的R1。
相关模型
Llama4-Maverick-17B-128E-Instruct
Llama 4 模型是一种自动回归语言模型，采用专家混合（MoE）架构，并结合了早期融合技术以实现本地多模态。
Llama4-Maverick-17B-128E-Instruct
Llama 4 模型是自回归语言模型，采用专家混合（MoE）架构，并融入早期融合技术以实现原生多模态能力。
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。
Llama3.2-3B-Instruct
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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