19件のモデル
Muse Spark 1.3
muse-spark-1.3Muse Spark 1.3はMetaの多模態推論モデルで、長時間実行されるエージェント、マルチエージェント、およびコーディングワークフロー向けに設計されています。拡張タスク全体にわたって情報を追跡し、...
Muse Spark 1.3 Contributor
muse-spark-1.3-contributorMuse Spark 1.3 Contributorは、Meta のマルチモーダル推論モデルのコスト効率的なコントリビューター層であり、実験、学習、初期段階のエージェント、マルチエージェント、およびコーディングワークフロー向けに設計されています。情報を追跡するように設計されています...
Muse Spark 1.2 Contributor
meta/muse-spark-1.2-contributorMuse Spark 1.2 コントリビューター層は、さらに低いコストで構築を開始したい開発者向けに設計されたMetaの推論モデルです。Muse Sparkよりも大幅に安価です...
Muse Glimmer 30B
muse-glimmer-30bMeta Superintelligence Labs のオープンウェイト・マルチモーダルモデル。Muse Spark から蒸留された 30B の高密度モデルで、コンシューマ向けハードウェア上の長期エージェントタスクに最適化されています。常時推論(reasoning)と 131k トークンのコンテキスト、画像入力に対応します。
Muse Spark 1.2
muse-spark-1.2Muse Spark 1.2はMetaの推論モデルで、複雑なエージェントタスク向けに設計されています。テキスト、画像、ビデオ、オーディオ、PDFドキュメントを受け入れ、テキストを返し、100万トークンのコンテキストを提供します...
Muse Spark 1.1
meta/muse-spark-1.1Muse Spark 1.1はMetaのマルチモーダル推論モデルで、エージェントタスク向けに構築されています。テキスト、画像、ビデオ、オーディオ、PDFドキュメントを受け入れ、テキストを返し、100万トークンのコンテキストを備えています...
Llama 4 Maverick
llama-4-maverickLlama 4 Maverick 17B Instruct (128E)はMetaの高容量マルチモーダル言語モデルで、128個のエキスパートと1フォワードパスあたり170億個のアクティブパラメータ(合計400B)を備えた混合エキスパート(MoE)アーキテクチャに基づいて構築されています。多言語テキストと画像入力をサポートし、12の対応言語にわたって多言語テキストとコード出力を生成します。
Llama 4 Scout
meta-llama/llama-4-scoutLlama 4 Scout 17B Instruct (16E)はMetaによって開発されたMixture-of-Experts (MoE)言語モデルで、合計109Bのうち170億パラメータをアクティベートします。テキストと画像のネイティブマルチモーダル入力と、12の対応言語にわたるマルチリンガル出力(テキストとコード)をサポートしています。
Llama 3.3 70B Instruct
llama-3.3-70b-instructMeta Llama 3.3マルチリンガル大規模言語モデル(LLM)は、70B(テキスト入力/テキスト出力)の事前学習および命令チューニングされた生成モデルです。Llama 3.3命令チューニングテキストのみモデルは、マルチリンガル対話ユースケースに最適化されており、一般的な業界ベンチマークで利用可能なオープンソースおよびクローズドチャットモデルの多くを上回ります。 対応言語:英語、ドイツ語、フランス語、イタリア語、ポルトガル語、ヒンディー語、スペイン語、タイ語。
Llama 3.3 70B Instruct (free)
meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:freeMeta Llama 3.3マルチリンガル大規模言語モデル(LLM)は、70B(テキスト入力/テキスト出力)の事前学習および命令チューニングされた生成モデルです。Llama 3.3命令チューニングテキストのみモデルは、マルチリンガル対話ユースケースに最適化されており、一般的な業界ベンチマークで利用可能なオープンソースおよびクローズドチャットモデルの多くを上回ります。 対応言語:英語、ドイツ語、フランス語、イタリア語、ポルトガル語、ヒンディー語、スペイン語、タイ語。
Llama 3.2 1B Instruct
meta-llama/llama-3.2-1b-instructLlama 3.2 1Bは、10億パラメータの言語モデルで、要約、対話、多言語テキスト分析などの自然言語タスクを効率的に実行することに焦点を当てています。小さいサイズにより、低リソース環境で効率的に動作しながら、強力なタスク性能を維持できます。 8つのコア言語をサポートし、さらに多くの言語に微調整可能なLlama 1.3Bは、大規模モデルの高い計算需要なしに、多様な多言語設定で動作できる軽量でありながら強力なAIソリューションを求めるビジネスや開発者に最適です。
Llama 3.2 3B Instruct
llama-3.2-3b-instructLlama 3.2 3Bは、30億のパラメータを持つ多言語大規模言語モデルで、対話生成、推論、要約などの高度な自然言語処理タスク向けに最適化されています。最新のトランスフォーマーアーキテクチャで設計され、英語、スペイン語、ヒンディー語を含む8つの言語をサポートしており、追加言語にも対応可能です。 9兆トークンで学習されたLlama 3.2 3Bモデルは、指示への従従性、複雑な推論、ツール使用に優れています。
Llama 3.2 3B Instruct (free)
meta-llama/llama-3.2-3b-instruct:freeLlama 3.2 3Bは、30億個のパラメータを持つ多言語大規模言語モデルで、対話生成、推論、要約などの高度な自然言語処理タスクに最適化されています。最新のトランスフォーマーアーキテクチャで設計されており、英語、スペイン語、ヒンディー語を含む8つの言語をサポートし、追加言語にも対応可能です。 9兆トークンで学習されたLlama 3.2 3Bモデルは、指示の遵守、複雑な推論、ツール使用に優れています。
Llama 3.1 405B (base)
meta-llama/llama-3.1-405bMetaの最新モデルクラス(Llama 3.1)は、様々なサイズとバリエーションで発表されました。これはベースとなる405B事前学習版です。 人間による評価において、主要なクローズドソースモデルと比較して強いパフォーマンスを示しています。 モデルリリースについて詳しく知るには、[こちらをクリック](https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3/)してください。
Llama 3.1 405B Instruct
meta-llama/llama-3.1-405b-instruct待望の400Bクラスの Llama3 がついに登場しました!128k のコンテキストと印象的な評価スコアを備えており、Meta AI チームはオープンソース LLM の最前線を押し進め続けています。 Meta の最新モデルクラス(Llama 3.1)は、様々なサイズとバリエーションで発表されました。この 405B インストラクションチューニング版は、高品質な対話ユースケースに最適化されています。
Llama 3.1 70B Instruct
meta-llama/llama-3.1-70b-instructMetaの最新モデルクラス(Llama 3.1)は、様々なサイズとバリエーションでリリースされました。この70Bのインストラクションチューニング版は、高品質な対話ユースケースに最適化されています。 人間による評価において、主要なクローズドソースモデルと比較して強いパフォーマンスを示しています。 モデルリリースの詳細については、[こちらをクリック](https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/)してください。
Llama 3.1 8B Instruct
llama-3.1-8b-instructMetaの最新モデルクラス(Llama 3.1)は、様々なサイズとバリエーションで発表されました。この8Bのインストラクションチューニング版は高速で効率的です。以下と比較して強力なパフォーマンスを発揮しています...
Llama 3 70B Instruct
meta-llama/llama-3-70b-instructMetaの最新モデルクラス(Llama 3)は、様々なサイズとバリエーションでリリースされました。この70Bのインストラクションチューニング版は、高品質な対話ユースケースに最適化されています。 人間による評価において、主要なクローズドソースモデルと比較して強いパフォーマンスを示しています。 モデルリリースの詳細については、[こちらをクリック](https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3/)してください。
Llama 3 8B Instruct
meta-llama/llama-3-8b-instructMetaの最新モデルクラス(Llama 3)は、様々なサイズとバリエーションで発表されました。この8Bの指示チューニング版は、高品質な対話ユースケースに最適化されています。 人間による評価では、主要なクローズドソースモデルと比較して強いパフォーマンスを示しています。 モデルリリースの詳細については、[こちらをクリック](https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3/)してください。