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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。

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 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。

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。

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。

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。

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。

Llama 3.1 405B 是第一个在普通知识、可控性、数学、工具使用和多语言翻译等尖端能力方面可与顶级 AI 模型相媲美的公开可用模型。

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。

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。

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。

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。

Llama3 是 Meta 的最新开源大型语言模型，基于 15T 的语料库训练，支持 8K 的上下文长度，并针对有效性和安全性进行了优化。

Mixtral-8x7B 大型语言模型（LLM）是一个预训练的生成式稀疏专家混合模型。我们在大多数测试的基准上发现 Mistral-8x7B 的表现优于 Llama 2 70B。

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 模型相媲美的公开可用模型。

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。

Mixtral-8x7B 大型语言模型（LLM）是一个预训练的生成式稀疏专家混合模型。我们在测试的大多数基准上发现 Mistral-8x7B 的表现优于 Llama 2 70B。

Llama 4 模型是自回归语言模型，采用混合专家（MoE）架构，并结合早期融合实现原生多模态。

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 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。

Llama 3.2 3B 模型支持长达 128K 个标记的上下文长度，并且在本地边缘运行的摘要、指令跟随和重写任务等设备端应用场景中处于同类产品的领先地位。

Llama3.1 是多语言的，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。