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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 são multilíngues e têm uma extensa janela de contexto de 128K, uso avançado de ferramentas e capacidades gerais de raciocínio mais fortes.

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.

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 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.

Llama3 é o último modelo de linguagem grande de código aberto da Meta, treinado em um corpus de 15T, suporta uma extensão de contexto de 8K e foi otimizado para eficácia e segurança.

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.

A Llama3.1 são multilíngues e têm uma comprida consideravelmente maior capacidade de contexto de 128K, uso de ferramentas de ponta e capacidades de raciocínio mais fortes no geral.

Llama3.1 são multilíngues e têm uma comprida consideravelmente maior capacidade de contexto de 128K, uso de ferramentas de ponta e capacidades de raciocínio mais fortes em geral.

Os modelos Llama 3.2 3B suportam comprimento de contexto de 128K tokens e são os mais avançados de sua categoria para casos de uso local, como resumo, execução de instruções e tarefas de reescrita, rodando localmente na borda.

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.

Llama3 é o último modelo de linguagem grande de código aberto da Meta, treinado em um corpus de 15T, suporta uma extensão de contexto de 8K e foi otimizado para eficácia e segurança.

O modelo de Linguagem Grande Mixtral-8x7B (LLM) é um modelo pré-treinado gerador de Especialistas Esparsos Misturados. O Mistral-8x7B supera o Llama 2 70B em a maioria dos benchmarks que testamos.

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.

A Llama3.1 são multilíngues e têm uma extensa janela de contexto de 128K, uso avançado de ferramentas e capacidades de raciocínio mais robustas.

O Modelo de Linguagem Grande Mixtral-8x7B (LLM) é um modelo pré-treinado gerador de Especialistas Esparsos Misturados. O Mistral-8x7B supera o Llama 2 70B em a maioria dos benchmarks que testamos.

Os modelos Llama 4 são modelos de linguagem auto-regressivos que utilizam uma arquitetura de mistura-de-especialistas (MoE) e incorporam a fusão precoce para multimodalidade nativa.

Llama3.1 são multilíngues e possuem uma extensa janela de contexto de 128K, ferramentas de ponta no uso e capacidades de raciocínio mais robustas em geral.

Llama3.1 são multilíngues e têm uma comprimento de contexto significativamente maior de 128K, uso de ferramentas de última geração e capacidades gerais de raciocínio mais fortes.

Os modelos Llama 3.2 3B suportam comprimento de contexto de 128K tokens e são líderes em sua categoria para casos de uso local, como resumo, seguimento de instruções e tarefas de reescrita executadas localmente na borda.

Llama3.1 são multilíngues e têm uma comprimento de contexto significativamente maior de 128K, uso de ferramentas de ponta e capacidades de raciocínio mais fortes no geral.