Gemini 2.0 Pro ist Googles bisher fortschrittlichstes Modell, das außergewöhnliche Programmierleistung bietet und komplexe Eingaben mühelos verarbeitet. Es verfügt über erweiterte Funktionen wie native Tool-Integration, Bilderzeugung und Sprachsynthese. Entwickelt für fortgeschrittenes logisches Denken, unterstützt das Modell multimodale Eingaben, darunter Text, Bilder, Video und Audio. Erhältlich über Google AI Studio und Vertex AI, bietet es erhebliche Leistungssteigerungen gegenüber früheren Versionen bei hoher Effizienz.
„Llama 3.3 70B Instruct“, entwickelt von Meta, ist ein mehrsprachiges großes Sprachmodell, das speziell für auf Anweisungen basierende Aufgaben feinabgestimmt und für Konversationsanwendungen optimiert wurde. Es kann Texte in mehreren Sprachen verarbeiten und generieren, mit einem Kontextfenster, das bis zu 128.000 Token unterstützt. Das Modell wurde am 6. Dezember 2024 veröffentlicht und übertrifft zahlreiche Open-Source- und proprietäre Chatmodelle in verschiedenen Branchenbenchmarks. Es nutzt Grouped-Query Attention (GQA),um die Skalierbarkeit zu verbessern, und wurde mit einem vielfältigen Datensatz trainiert, der über 15 Billionen Token aus öffentlich zugänglichen Quellen umfasst. Das Modellwissen ist auf dem Stand von Dezember 2023.
| Gemini 2.0 Pro | Llama 3.3 70B Instruct | |
|---|---|---|
Anbieter | ||
Webseite | ||
Veröffentlichungsdatum | Dec 11, 2024 4 Monate ago | Dec 06, 2024 4 Monate ago |
Modalitäten | Text Bilder Sprache Video | Text |
API-Anbieter | Google AI Studio, Vertex AI | Fireworks, Together, DeepInfra, Hyperbolic |
Datum des Wissensstandes | 08.2024 | 12.2024 |
Open Source | Nein | Ja |
Preisgestaltung Eingabe | $0.10 pro Million Token | $0.23 pro Million Token |
Preisgestaltung Ausgabe | $0.40 pro Million Token | $0.40 pro Million Token |
MMLU | Nicht verfügbar | 86% 0-shot, CoT Quelle |
MMLU Pro | 79.1% Quelle | 68.9% 5-shot, CoT Quelle |
MMMU | 72.7% Quelle | Nicht verfügbar |
HellaSwag | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
HumanEval | Nicht verfügbar | 88.4% pass@1 Quelle |
MATH | 91.8% Quelle | 77% 0-shot, CoT Quelle |
GPQA | 64.7% Diamond Quelle | 50.5% 0-shot, CoT Quelle |
IFEval | Nicht verfügbar | 92.1% Quelle |
Mobile Anwendung | - |
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