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Beste Große Sprachmodelle (LLMs) Software

Matthew Miller
MM
Von Matthew Miller recherchiert und verfasst

Große Sprachmodelle (LLM) sind fortschrittliche künstliche Intelligenz (KI)-Systeme, die speziell entwickelt wurden, um menschliche Texte aus einer Vielzahl von Eingaben zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren. Durch den Einsatz modernster maschineller Lerntechniken (ML), umfangreicher Trainingsdatensätze und tiefgreifender Architekturen können diese Modelle ein breites Spektrum an Aufgaben der natürlichen Sprache bewältigen und sind somit unverzichtbare Werkzeuge für Unternehmen in allen Sektoren. Die Aufgaben reichen von Übersetzung, Zusammenfassung, Beantwortung von Fragen und Konversation bis hin zu nuancierteren Anwendungen wie Stimmungsanalyse, Textklassifikation und kreativer Inhaltserstellung.

Die LLMs in dieser Kategorie werden eingesetzt, um den Kundenservice durch intelligente Chatbots zu revolutionieren, die Inhaltserstellung mit automatischen Schreibfähigkeiten zu erweitern, die Marktforschung mit Stimmungsanalysen zu optimieren und vieles mehr. Mit mehrsprachiger Kompetenz können viele von ihnen an globale Märkte angepasst werden, Sprachbarrieren abbauen und die interkulturelle Kommunikation erleichtern.

Die Fortschritte in der LLM-Technologie signalisieren auch das Zeitalter der Automatisierung in vielen sprachbezogenen Aufgaben, wodurch manuelle Arbeit reduziert und die Effizienz verbessert wird. Sie bringen transformative Veränderungen in das Benutzererlebnis, indem sie eine Personalisierung und Interaktivität hinzufügen, die zuvor unerreichbar war.

Diese Kategorie unterscheidet sich von der AI-Chatbots-Software-Kategorie, die sich auf eigenständige Plattformen konzentriert, die es Benutzern ermöglichen, mit großen Sprachmodellen zu interagieren und sich mit ihnen zu beschäftigen, und der synthetischen Medien-Software-Kategorie, die aus Tools für Geschäftsanwender besteht, um KI-generierte Medien zu erstellen. Diese LLM-Lösungen hingegen sind so konzipiert, dass sie vielseitiger und grundlegender sind und in eine Vielzahl von Anwendungen integriert werden können, nicht nur auf Chatbots oder synthetische Medien beschränkt.

Um in die Kategorie der großen Sprachmodelle (LLM) aufgenommen zu werden, muss ein Produkt folgende Kriterien erfüllen:

Ein groß angelegtes Sprachmodell anbieten, das in der Lage ist, menschliche Texte aus einer Vielzahl von Eingaben zu verstehen und zu generieren, und das für kommerzielle Zwecke verfügbar ist Robuste und sichere APIs oder Integrationstools bereitstellen, die es Unternehmen aus verschiedenen Sektoren ermöglichen, das Modell nahtlos in ihre bestehenden Systeme oder Prozesse zu integrieren Umfassende Mechanismen zur Bewältigung potenzieller Probleme im Zusammenhang mit Datenschutz, ethischer Nutzung und Inhaltsmoderation haben, um das Vertrauen der Benutzer und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu gewährleisten Zuverlässigen Kundensupport und umfangreiche Dokumentation bieten, zusammen mit konsistenten Updates und Verbesserungen, um Benutzern bei der effektiven Integration und Nutzung des Modells zu helfen und gleichzeitig seine fortlaufende Relevanz und Anpassungsfähigkeit an sich ändernde Anforderungen sicherzustellen

Am besten Große Sprachmodelle (LLMs) Software auf einen Blick

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109 bestehende Einträge in Große Sprachmodelle (LLMs)
(214)4.4 von 5
Top Beratungsdienste für Gemini anzeigen
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Die allgemeinsten und leistungsfähigsten KI-Modelle, die wir je entwickelt haben.

    Benutzer
    • Research Analyst
    • Software Engineer
    Branchen
    • Informationstechnologie und Dienstleistungen
    • Computersoftware
    Marktsegment
    • 43% Kleinunternehmen
    • 37% Unternehmen mittlerer Größe
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • Gemini Vor- und Nachteile
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    Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
    Vorteile
    Nützlich
    114
    Benutzerfreundlichkeit
    90
    Hilfreich
    54
    Merkmale
    37
    Leistungsverbesserung
    36
    Contra
    KI-Einschränkungen
    52
    Ungenauigkeit
    33
    Nutzungsbeschränkungen
    27
    Kontextverständnis
    26
    Ungenaue Antworten
    25
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Gemini Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.5
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
    8.3
    Moderation von Inhalten
    Durchschnittlich: 8.1
    8.2
    Kontextuelles Verständnis
    Durchschnittlich: 8.3
    7.6
    Minderung von Verzerrungen
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Google
    Unternehmenswebsite
    Gründungsjahr
    1998
    Hauptsitz
    Mountain View, CA
    Twitter
    @google
    32,750,646 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    310,860 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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Die allgemeinsten und leistungsfähigsten KI-Modelle, die wir je entwickelt haben.

Benutzer
  • Research Analyst
  • Software Engineer
Branchen
  • Informationstechnologie und Dienstleistungen
  • Computersoftware
Marktsegment
  • 43% Kleinunternehmen
  • 37% Unternehmen mittlerer Größe
Gemini Vor- und Nachteile
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Vorteile
Nützlich
114
Benutzerfreundlichkeit
90
Hilfreich
54
Merkmale
37
Leistungsverbesserung
36
Contra
KI-Einschränkungen
52
Ungenauigkeit
33
Nutzungsbeschränkungen
27
Kontextverständnis
26
Ungenaue Antworten
25
Gemini Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.5
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
8.3
Moderation von Inhalten
Durchschnittlich: 8.1
8.2
Kontextuelles Verständnis
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7.6
Minderung von Verzerrungen
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Verkäuferdetails
Verkäufer
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Unternehmenswebsite
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1998
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1st Am einfachsten zu bedienen in Große Sprachmodelle (LLMs) Software
Top Beratungsdienste für Meta Llama 3 anzeigen
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    Erleben Sie die hochmoderne Leistung von Llama 3, einem frei zugänglichen Modell, das sich durch Sprachnuancen, kontextuelles Verständnis und komplexe Aufgaben wie Übersetzung und Dialoggenerierung au

    Benutzer
    • Software Engineer
    Branchen
    • Computersoftware
    • Informationstechnologie und Dienstleistungen
    Marktsegment
    • 57% Kleinunternehmen
    • 24% Unternehmen mittlerer Größe
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • Meta Llama 3 Vor- und Nachteile
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    Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
    Vorteile
    Genauigkeit
    35
    Benutzerfreundlichkeit
    31
    Geschwindigkeit
    30
    Open-Source
    26
    Hilfreich
    24
    Contra
    Einschränkungen
    26
    Langsame Leistung
    18
    Schlechte Antwortqualität
    16
    Ungenauigkeit
    13
    Begrenztes Verständnis
    11
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Meta Llama 3 Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    7.1
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
    6.7
    Moderation von Inhalten
    Durchschnittlich: 8.1
    8.3
    Kontextuelles Verständnis
    Durchschnittlich: 8.3
    6.3
    Minderung von Verzerrungen
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Gründungsjahr
    2008
    Hauptsitz
    Menlo Park, CA
    Twitter
    @Meta
    13,563,890 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
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    Eigentum
    NASDAQ: META
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Erleben Sie die hochmoderne Leistung von Llama 3, einem frei zugänglichen Modell, das sich durch Sprachnuancen, kontextuelles Verständnis und komplexe Aufgaben wie Übersetzung und Dialoggenerierung au

Benutzer
  • Software Engineer
Branchen
  • Computersoftware
  • Informationstechnologie und Dienstleistungen
Marktsegment
  • 57% Kleinunternehmen
  • 24% Unternehmen mittlerer Größe
Meta Llama 3 Vor- und Nachteile
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Vorteile
Genauigkeit
35
Benutzerfreundlichkeit
31
Geschwindigkeit
30
Open-Source
26
Hilfreich
24
Contra
Einschränkungen
26
Langsame Leistung
18
Schlechte Antwortqualität
16
Ungenauigkeit
13
Begrenztes Verständnis
11
Meta Llama 3 Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
7.1
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
6.7
Moderation von Inhalten
Durchschnittlich: 8.1
8.3
Kontextuelles Verständnis
Durchschnittlich: 8.3
6.3
Minderung von Verzerrungen
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Gründungsjahr
2008
Hauptsitz
Menlo Park, CA
Twitter
@Meta
13,563,890 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
133,520 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
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NASDAQ: META

So können Ihnen G2-Angebote helfen:

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(54)4.4 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    BERT, kurz für Bidirectional Encoder Representations from Transformers, ist ein maschinelles Lernframework für die Verarbeitung natürlicher Sprache. Im Jahr 2018 entwickelte Google diesen Algorithmus,

    Benutzer
    • Data Scientist
    Branchen
    • Informationstechnologie und Dienstleistungen
    • Computersoftware
    Marktsegment
    • 54% Kleinunternehmen
    • 30% Unternehmen mittlerer Größe
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • BERT Vor- und Nachteile
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    Vorteile
    Benutzerfreundlichkeit
    9
    Genauigkeit
    5
    Verarbeitung natürlicher Sprache
    4
    Open Source
    4
    Leistungsverbesserung
    4
    Contra
    Hoher Rechenaufwand
    6
    Verbesserung nötig
    5
    Hoher Ressourcenverbrauch
    3
    Kontextverständnis
    2
    Teuer
    2
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • BERT Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.4
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
    8.1
    Moderation von Inhalten
    Durchschnittlich: 8.1
    8.1
    Kontextuelles Verständnis
    Durchschnittlich: 8.3
    7.9
    Minderung von Verzerrungen
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Google
    Gründungsjahr
    1998
    Hauptsitz
    Mountain View, CA
    Twitter
    @google
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    LinkedIn®-Seite
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    Eigentum
    NASDAQ:GOOG
Produktbeschreibung
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BERT, kurz für Bidirectional Encoder Representations from Transformers, ist ein maschinelles Lernframework für die Verarbeitung natürlicher Sprache. Im Jahr 2018 entwickelte Google diesen Algorithmus,

Benutzer
  • Data Scientist
Branchen
  • Informationstechnologie und Dienstleistungen
  • Computersoftware
Marktsegment
  • 54% Kleinunternehmen
  • 30% Unternehmen mittlerer Größe
BERT Vor- und Nachteile
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Vorteile
Benutzerfreundlichkeit
9
Genauigkeit
5
Verarbeitung natürlicher Sprache
4
Open Source
4
Leistungsverbesserung
4
Contra
Hoher Rechenaufwand
6
Verbesserung nötig
5
Hoher Ressourcenverbrauch
3
Kontextverständnis
2
Teuer
2
BERT Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.4
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
8.1
Moderation von Inhalten
Durchschnittlich: 8.1
8.1
Kontextuelles Verständnis
Durchschnittlich: 8.3
7.9
Minderung von Verzerrungen
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
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Gründungsjahr
1998
Hauptsitz
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310,860 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
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(61)4.6 von 5
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  • Übersicht
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  • Produktbeschreibung
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    GPT-3 treibt die nächste Generation von Apps an Über 300 Anwendungen bieten GPT-3-gestützte Suche, Konversation, Textvervollständigung und andere fortschrittliche KI-Funktionen über unsere API.

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    • Informationstechnologie und Dienstleistungen
    • Computersoftware
    Marktsegment
    • 57% Kleinunternehmen
    • 30% Unternehmen mittlerer Größe
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • GPT3 Vor- und Nachteile
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    Vorteile
    Benutzerfreundlichkeit
    3
    Genauigkeit
    2
    Leistungsverbesserung
    2
    Inhaltserstellung
    1
    Kreativitätssteigerung
    1
    Contra
    Teuer
    1
    Halluzinationen
    1
    Informationsüberflutung
    1
    Eingeschränkte Zugänglichkeit
    1
    Begrenzte Anpassung
    1
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • GPT3 Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.6
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
    8.4
    Moderation von Inhalten
    Durchschnittlich: 8.1
    8.7
    Kontextuelles Verständnis
    Durchschnittlich: 8.3
    7.8
    Minderung von Verzerrungen
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    OpenAI
    Gründungsjahr
    2015
    Hauptsitz
    San Francisco, CA
    Twitter
    @OpenAI
    4,200,524 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    1,933 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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GPT-3 treibt die nächste Generation von Apps an Über 300 Anwendungen bieten GPT-3-gestützte Suche, Konversation, Textvervollständigung und andere fortschrittliche KI-Funktionen über unsere API.

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
  • Informationstechnologie und Dienstleistungen
  • Computersoftware
Marktsegment
  • 57% Kleinunternehmen
  • 30% Unternehmen mittlerer Größe
GPT3 Vor- und Nachteile
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Vorteile
Benutzerfreundlichkeit
3
Genauigkeit
2
Leistungsverbesserung
2
Inhaltserstellung
1
Kreativitätssteigerung
1
Contra
Teuer
1
Halluzinationen
1
Informationsüberflutung
1
Eingeschränkte Zugänglichkeit
1
Begrenzte Anpassung
1
GPT3 Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.6
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
8.4
Moderation von Inhalten
Durchschnittlich: 8.1
8.7
Kontextuelles Verständnis
Durchschnittlich: 8.3
7.8
Minderung von Verzerrungen
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
OpenAI
Gründungsjahr
2015
Hauptsitz
San Francisco, CA
Twitter
@OpenAI
4,200,524 Twitter-Follower
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1,933 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(43)4.6 von 5
Top Beratungsdienste für GPT4 anzeigen
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    GPT-4o ist unser fortschrittlichstes multimodales Modell, das schneller und günstiger als GPT-4 Turbo ist und über stärkere visuelle Fähigkeiten verfügt. Das Modell hat einen Kontext von 128K und eine

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    • Informationstechnologie und Dienstleistungen
    • Computersoftware
    Marktsegment
    • 58% Kleinunternehmen
    • 26% Unternehmen mittlerer Größe
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • GPT4 Vor- und Nachteile
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    Vorteile
    Chat-Kommunikation
    3
    Benutzerfreundlichkeit
    3
    Wissenszugang
    3
    Genauigkeit
    2
    Hilfreich
    2
    Contra
    Teuer
    3
    Ungenaue Antworten
    1
    Mangel an Kreativität
    1
    Einschränkungen
    1
    Begrenzte Anpassung
    1
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • GPT4 Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.3
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
    8.1
    Moderation von Inhalten
    Durchschnittlich: 8.1
    8.8
    Kontextuelles Verständnis
    Durchschnittlich: 8.3
    8.1
    Minderung von Verzerrungen
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    OpenAI
    Gründungsjahr
    2015
    Hauptsitz
    San Francisco, CA
    Twitter
    @OpenAI
    4,200,524 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    1,933 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
Wie wird diese bestimmt?Informationen
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GPT-4o ist unser fortschrittlichstes multimodales Modell, das schneller und günstiger als GPT-4 Turbo ist und über stärkere visuelle Fähigkeiten verfügt. Das Modell hat einen Kontext von 128K und eine

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
  • Informationstechnologie und Dienstleistungen
  • Computersoftware
Marktsegment
  • 58% Kleinunternehmen
  • 26% Unternehmen mittlerer Größe
GPT4 Vor- und Nachteile
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
Vorteile
Chat-Kommunikation
3
Benutzerfreundlichkeit
3
Wissenszugang
3
Genauigkeit
2
Hilfreich
2
Contra
Teuer
3
Ungenaue Antworten
1
Mangel an Kreativität
1
Einschränkungen
1
Begrenzte Anpassung
1
GPT4 Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.3
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
8.1
Moderation von Inhalten
Durchschnittlich: 8.1
8.8
Kontextuelles Verständnis
Durchschnittlich: 8.3
8.1
Minderung von Verzerrungen
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
OpenAI
Gründungsjahr
2015
Hauptsitz
San Francisco, CA
Twitter
@OpenAI
4,200,524 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
1,933 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(24)4.5 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Erstmals 2019 eingeführt, löste Megatron eine Welle der Innovation in der KI-Community aus, indem es Forschern und Entwicklern ermöglichte, die Grundlagen dieser Bibliothek zu nutzen, um die Fortschri

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 71% Kleinunternehmen
    • 17% Unternehmen mittlerer Größe
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • Megatron-LM Vor- und Nachteile
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
    Vorteile
    Effizienz
    1
    Verarbeitung natürlicher Sprache
    1
    Leistungsverbesserung
    1
    Contra
    Hoher Ressourcenverbrauch
    1
    Begrenztes Wissen
    1
    Veraltete Informationen
    1
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Megatron-LM Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.5
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
    8.8
    Moderation von Inhalten
    Durchschnittlich: 8.1
    8.8
    Kontextuelles Verständnis
    Durchschnittlich: 8.3
    8.6
    Minderung von Verzerrungen
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    NVIDIA
    Gründungsjahr
    1993
    Hauptsitz
    Santa Clara, CA
    Twitter
    @nvidia
    2,363,899 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    40,329 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
    Eigentum
    NVDA
Produktbeschreibung
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

Erstmals 2019 eingeführt, löste Megatron eine Welle der Innovation in der KI-Community aus, indem es Forschern und Entwicklern ermöglichte, die Grundlagen dieser Bibliothek zu nutzen, um die Fortschri

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 71% Kleinunternehmen
  • 17% Unternehmen mittlerer Größe
Megatron-LM Vor- und Nachteile
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
Vorteile
Effizienz
1
Verarbeitung natürlicher Sprache
1
Leistungsverbesserung
1
Contra
Hoher Ressourcenverbrauch
1
Begrenztes Wissen
1
Veraltete Informationen
1
Megatron-LM Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.5
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
8.8
Moderation von Inhalten
Durchschnittlich: 8.1
8.8
Kontextuelles Verständnis
Durchschnittlich: 8.3
8.6
Minderung von Verzerrungen
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
NVIDIA
Gründungsjahr
1993
Hauptsitz
Santa Clara, CA
Twitter
@nvidia
2,363,899 Twitter-Follower
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www.linkedin.com
40,329 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Eigentum
NVDA
(31)4.5 von 5
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  • Übersicht
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  • Produktbeschreibung
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    GPT-2 ist ein Transformatorenmodell, das auf einem sehr großen Korpus englischer Daten in selbstüberwachter Weise vortrainiert wurde. Das bedeutet, es wurde nur auf den Rohtexten vortrainiert, ohne da

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    • Computersoftware
    • Informationstechnologie und Dienstleistungen
    Marktsegment
    • 42% Kleinunternehmen
    • 32% Unternehmen
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • GPT2 Vor- und Nachteile
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
    Vorteile
    Textgenerierung
    8
    Inhaltserstellung
    7
    Benutzerfreundlichkeit
    5
    Wissenszugang
    5
    Vielseitigkeit
    4
    Contra
    Datenungenauigkeit
    5
    Ungenaue Antworten
    5
    Kontextverständnis
    3
    Veraltete Informationen
    3
    Schlechtes Verständnis
    3
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • GPT2 Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.5
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
    8.5
    Moderation von Inhalten
    Durchschnittlich: 8.1
    8.5
    Kontextuelles Verständnis
    Durchschnittlich: 8.3
    8.0
    Minderung von Verzerrungen
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    OpenAI
    Gründungsjahr
    2015
    Hauptsitz
    San Francisco, CA
    Twitter
    @OpenAI
    4,200,524 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    1,933 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

GPT-2 ist ein Transformatorenmodell, das auf einem sehr großen Korpus englischer Daten in selbstüberwachter Weise vortrainiert wurde. Das bedeutet, es wurde nur auf den Rohtexten vortrainiert, ohne da

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
  • Computersoftware
  • Informationstechnologie und Dienstleistungen
Marktsegment
  • 42% Kleinunternehmen
  • 32% Unternehmen
GPT2 Vor- und Nachteile
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
Vorteile
Textgenerierung
8
Inhaltserstellung
7
Benutzerfreundlichkeit
5
Wissenszugang
5
Vielseitigkeit
4
Contra
Datenungenauigkeit
5
Ungenaue Antworten
5
Kontextverständnis
3
Veraltete Informationen
3
Schlechtes Verständnis
3
GPT2 Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.5
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
8.5
Moderation von Inhalten
Durchschnittlich: 8.1
8.5
Kontextuelles Verständnis
Durchschnittlich: 8.3
8.0
Minderung von Verzerrungen
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
OpenAI
Gründungsjahr
2015
Hauptsitz
San Francisco, CA
Twitter
@OpenAI
4,200,524 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
1,933 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(20)4.2 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Transfer Learning, bei dem ein Modell zunächst auf einer datenreichen Aufgabe vortrainiert wird, bevor es auf eine nachgelagerte Aufgabe feinabgestimmt wird, hat sich als leistungsstarke Technik in de

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    • Informationstechnologie und Dienstleistungen
    Marktsegment
    • 70% Kleinunternehmen
    • 20% Unternehmen mittlerer Größe
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • T5 Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.5
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
    8.2
    Moderation von Inhalten
    Durchschnittlich: 8.1
    8.3
    Kontextuelles Verständnis
    Durchschnittlich: 8.3
    8.0
    Minderung von Verzerrungen
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Google
    Gründungsjahr
    1998
    Hauptsitz
    Mountain View, CA
    Twitter
    @google
    32,750,646 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    310,860 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
    Eigentum
    NASDAQ:GOOG
Produktbeschreibung
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

Transfer Learning, bei dem ein Modell zunächst auf einer datenreichen Aufgabe vortrainiert wird, bevor es auf eine nachgelagerte Aufgabe feinabgestimmt wird, hat sich als leistungsstarke Technik in de

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
  • Informationstechnologie und Dienstleistungen
Marktsegment
  • 70% Kleinunternehmen
  • 20% Unternehmen mittlerer Größe
T5 Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.5
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
8.2
Moderation von Inhalten
Durchschnittlich: 8.1
8.3
Kontextuelles Verständnis
Durchschnittlich: 8.3
8.0
Minderung von Verzerrungen
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
Google
Gründungsjahr
1998
Hauptsitz
Mountain View, CA
Twitter
@google
32,750,646 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
310,860 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Eigentum
NASDAQ:GOOG
(11)4.8 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    StableLM 3B 4E1T ist ein reines Decoder-Sprachmodell, das auf 1 Billion Token aus vielfältigen englischen und Code-Datensätzen für vier Epochen vortrainiert wurde. Die Modellarchitektur basiert auf ei

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 36% Unternehmen
    • 36% Unternehmen mittlerer Größe
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • StableLM Vor- und Nachteile
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
    Vorteile
    Effizienz
    5
    Benutzerfreundlichkeit
    4
    Leistungsverbesserung
    4
    Genauigkeit
    2
    Hilfreich
    2
    Contra
    Technische Probleme
    4
    Datensicherheit
    3
    Hoher Ressourcenverbrauch
    2
    Niedrige Genauigkeit
    2
    Langsame Leistung
    2
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • StableLM Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    9.3
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
    8.6
    Moderation von Inhalten
    Durchschnittlich: 8.1
    8.3
    Kontextuelles Verständnis
    Durchschnittlich: 8.3
    8.9
    Minderung von Verzerrungen
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Stability AI
    Hauptsitz
    London
    Twitter
    @StabilityAI
    236,948 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    176 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

StableLM 3B 4E1T ist ein reines Decoder-Sprachmodell, das auf 1 Billion Token aus vielfältigen englischen und Code-Datensätzen für vier Epochen vortrainiert wurde. Die Modellarchitektur basiert auf ei

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 36% Unternehmen
  • 36% Unternehmen mittlerer Größe
StableLM Vor- und Nachteile
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
Vorteile
Effizienz
5
Benutzerfreundlichkeit
4
Leistungsverbesserung
4
Genauigkeit
2
Hilfreich
2
Contra
Technische Probleme
4
Datensicherheit
3
Hoher Ressourcenverbrauch
2
Niedrige Genauigkeit
2
Langsame Leistung
2
StableLM Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
9.3
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
8.6
Moderation von Inhalten
Durchschnittlich: 8.1
8.3
Kontextuelles Verständnis
Durchschnittlich: 8.3
8.9
Minderung von Verzerrungen
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
Stability AI
Hauptsitz
London
Twitter
@StabilityAI
236,948 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
176 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(56)4.4 von 5
Top Beratungsdienste für Claude anzeigen
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Claude ist KI für uns alle. Egal, ob Sie alleine brainstormen oder mit einem Team von Tausenden arbeiten, Claude ist hier, um zu helfen.

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    • Marketing und Werbung
    • Computersoftware
    Marktsegment
    • 71% Kleinunternehmen
    • 20% Unternehmen mittlerer Größe
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • Claude Vor- und Nachteile
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
    Vorteile
    Nützlich
    24
    Benutzerfreundlichkeit
    17
    Hilfreich
    17
    Genauigkeit
    9
    Kommunikation
    9
    Contra
    Nutzungsbeschränkungen
    19
    KI-Einschränkungen
    10
    Ungenaue Erkennung
    8
    Genauigkeitsprobleme
    5
    Kontextverständnis
    5
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Claude Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    7.6
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
    6.7
    Moderation von Inhalten
    Durchschnittlich: 8.1
    7.7
    Kontextuelles Verständnis
    Durchschnittlich: 8.3
    6.7
    Minderung von Verzerrungen
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Anthropic
    Hauptsitz
    San Francisco, California
    Twitter
    @AnthropicAI
    574,848 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    1,574 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

Claude ist KI für uns alle. Egal, ob Sie alleine brainstormen oder mit einem Team von Tausenden arbeiten, Claude ist hier, um zu helfen.

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
  • Marketing und Werbung
  • Computersoftware
Marktsegment
  • 71% Kleinunternehmen
  • 20% Unternehmen mittlerer Größe
Claude Vor- und Nachteile
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
Vorteile
Nützlich
24
Benutzerfreundlichkeit
17
Hilfreich
17
Genauigkeit
9
Kommunikation
9
Contra
Nutzungsbeschränkungen
19
KI-Einschränkungen
10
Ungenaue Erkennung
8
Genauigkeitsprobleme
5
Kontextverständnis
5
Claude Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
7.6
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
6.7
Moderation von Inhalten
Durchschnittlich: 8.1
7.7
Kontextuelles Verständnis
Durchschnittlich: 8.3
6.7
Minderung von Verzerrungen
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
Anthropic
Hauptsitz
San Francisco, California
Twitter
@AnthropicAI
574,848 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
1,574 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(8)4.2 von 5
Top Beratungsdienste für Mistral 7B anzeigen
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Mistral-7B-v0.1 ist ein kleines, aber leistungsstarkes Modell, das an viele Anwendungsfälle anpassbar ist. Mistral 7B ist in allen Benchmarks besser als Llama 2 13B, hat natürliche Codierungsfähigkeit

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 50% Kleinunternehmen
    • 38% Unternehmen mittlerer Größe
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • Mistral 7B Vor- und Nachteile
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
    Vorteile
    Effizienz
    3
    Leistungsverbesserung
    2
    Geschwindigkeit
    2
    Zeitersparnis
    2
    Genauigkeit
    1
    Contra
    Ungenaue Antworten
    2
    Schlechtes Verständnis
    2
    Komplexität
    1
    Mangel an Kreativität
    1
    Eingeschränkte Funktionalität
    1
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Mistral 7B Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.6
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
    7.8
    Moderation von Inhalten
    Durchschnittlich: 8.1
    8.3
    Kontextuelles Verständnis
    Durchschnittlich: 8.3
    8.9
    Minderung von Verzerrungen
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Mistral
    Gründungsjahr
    2023
    Hauptsitz
    Paris, France
    Twitter
    @MistralAI
    151,300 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    33 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

Mistral-7B-v0.1 ist ein kleines, aber leistungsstarkes Modell, das an viele Anwendungsfälle anpassbar ist. Mistral 7B ist in allen Benchmarks besser als Llama 2 13B, hat natürliche Codierungsfähigkeit

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 50% Kleinunternehmen
  • 38% Unternehmen mittlerer Größe
Mistral 7B Vor- und Nachteile
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
Vorteile
Effizienz
3
Leistungsverbesserung
2
Geschwindigkeit
2
Zeitersparnis
2
Genauigkeit
1
Contra
Ungenaue Antworten
2
Schlechtes Verständnis
2
Komplexität
1
Mangel an Kreativität
1
Eingeschränkte Funktionalität
1
Mistral 7B Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.6
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
7.8
Moderation von Inhalten
Durchschnittlich: 8.1
8.3
Kontextuelles Verständnis
Durchschnittlich: 8.3
8.9
Minderung von Verzerrungen
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
Mistral
Gründungsjahr
2023
Hauptsitz
Paris, France
Twitter
@MistralAI
151,300 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
33 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Falcon-40B ist ein kausales Decoder-Only-Modell mit 40 Milliarden Parametern, das von TII entwickelt und auf 1.000 Milliarden Tokens von RefinedWeb trainiert wurde, ergänzt durch kuratierte Korpora. E

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 75% Kleinunternehmen
    • 25% Unternehmen
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • Falcon-40B Vor- und Nachteile
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
    Vorteile
    Benutzerfreundlichkeit
    1
    Merkmalsvielfalt
    1
    Contra
    Integrationsprobleme
    1
    Schlechter Kundensupport
    1
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Falcon-40B Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    7.1
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
    9.6
    Moderation von Inhalten
    Durchschnittlich: 8.1
    9.2
    Kontextuelles Verständnis
    Durchschnittlich: 8.3
    7.5
    Minderung von Verzerrungen
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Gründungsjahr
    2016
    Hauptsitz
    N/A
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    1,104 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

Falcon-40B ist ein kausales Decoder-Only-Modell mit 40 Milliarden Parametern, das von TII entwickelt und auf 1.000 Milliarden Tokens von RefinedWeb trainiert wurde, ergänzt durch kuratierte Korpora. E

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 75% Kleinunternehmen
  • 25% Unternehmen
Falcon-40B Vor- und Nachteile
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
Vorteile
Benutzerfreundlichkeit
1
Merkmalsvielfalt
1
Contra
Integrationsprobleme
1
Schlechter Kundensupport
1
Falcon-40B Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
7.1
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
9.6
Moderation von Inhalten
Durchschnittlich: 8.1
9.2
Kontextuelles Verständnis
Durchschnittlich: 8.3
7.5
Minderung von Verzerrungen
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Gründungsjahr
2016
Hauptsitz
N/A
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
1,104 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(3)5.0 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Das RoBERTa-Modell wurde in RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach von Yinhan Liu, Myle Ott, Naman Goyal, Jingfei Du, Mandar Joshi, Danqi Chen, Omer Levy, Mike Lewis, Luke Zettlemoyer

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 67% Unternehmen mittlerer Größe
    • 33% Unternehmen
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • RoBERTa Vor- und Nachteile
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
    Vorteile
    Genauigkeit
    1
    Anpassung
    1
    Benutzerfreundlichkeit
    1
    Effizienz
    1
    Wissenszugang
    1
    Contra
    Komplexe Einrichtung
    1
    Langsame Leistung
    1
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • RoBERTa Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.9
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
    7.8
    Moderation von Inhalten
    Durchschnittlich: 8.1
    8.9
    Kontextuelles Verständnis
    Durchschnittlich: 8.3
    9.4
    Minderung von Verzerrungen
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Meta
    Hauptsitz
    N/A
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

Das RoBERTa-Modell wurde in RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach von Yinhan Liu, Myle Ott, Naman Goyal, Jingfei Du, Mandar Joshi, Danqi Chen, Omer Levy, Mike Lewis, Luke Zettlemoyer

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 67% Unternehmen mittlerer Größe
  • 33% Unternehmen
RoBERTa Vor- und Nachteile
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
Vorteile
Genauigkeit
1
Anpassung
1
Benutzerfreundlichkeit
1
Effizienz
1
Wissenszugang
1
Contra
Komplexe Einrichtung
1
Langsame Leistung
1
RoBERTa Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.9
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
7.8
Moderation von Inhalten
Durchschnittlich: 8.1
8.9
Kontextuelles Verständnis
Durchschnittlich: 8.3
9.4
Minderung von Verzerrungen
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
Meta
Hauptsitz
N/A
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(1)4.5 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Die KI-Gemeinschaft baut die Zukunft. Die Plattform, auf der die maschinelle Lern-Community an Modellen, Datensätzen und Anwendungen zusammenarbeitet.

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 100% Kleinunternehmen
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • BLOOMChat Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    10.0
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
    8.3
    Moderation von Inhalten
    Durchschnittlich: 8.1
    10.0
    Kontextuelles Verständnis
    Durchschnittlich: 8.3
    10.0
    Minderung von Verzerrungen
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Gründungsjahr
    2017
    Hauptsitz
    Palo Alto
    Twitter
    @SambaNovaAI
    45,999 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    442 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

Die KI-Gemeinschaft baut die Zukunft. Die Plattform, auf der die maschinelle Lern-Community an Modellen, Datensätzen und Anwendungen zusammenarbeitet.

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 100% Kleinunternehmen
BLOOMChat Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
10.0
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
8.3
Moderation von Inhalten
Durchschnittlich: 8.1
10.0
Kontextuelles Verständnis
Durchschnittlich: 8.3
10.0
Minderung von Verzerrungen
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Gründungsjahr
2017
Hauptsitz
Palo Alto
Twitter
@SambaNovaAI
45,999 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
442 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(1)4.0 von 5
Zu Meinen Listen hinzufügen
  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    GlobalChat ist ein einheitlicher KI-Arbeitsbereich, der für Kreative, Entwickler, Forscher und Geschäftsteams entwickelt wurde, die es leid sind, mit mehreren Tools und Abonnements zu jonglieren. Durc

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 100% Kleinunternehmen
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • globalChat Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    6.7
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
    8.3
    Moderation von Inhalten
    Durchschnittlich: 8.1
    8.3
    Kontextuelles Verständnis
    Durchschnittlich: 8.3
    8.3
    Minderung von Verzerrungen
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Globalchat
    Hauptsitz
    N/A
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
Wie wird diese bestimmt?Informationen
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GlobalChat ist ein einheitlicher KI-Arbeitsbereich, der für Kreative, Entwickler, Forscher und Geschäftsteams entwickelt wurde, die es leid sind, mit mehreren Tools und Abonnements zu jonglieren. Durc

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 100% Kleinunternehmen
globalChat Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
6.7
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
8.3
Moderation von Inhalten
Durchschnittlich: 8.1
8.3
Kontextuelles Verständnis
Durchschnittlich: 8.3
8.3
Minderung von Verzerrungen
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
Globalchat
Hauptsitz
N/A
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(1)3.5 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 100% Kleinunternehmen
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • IBM Granite Vor- und Nachteile
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
    Vorteile
    Kostenlose Dienstleistungen
    1
    Open Source
    1
    Suchfunktionen
    1
    UI-Design
    1
    Aktualisierungen
    1
    Contra
    Dieses Produkt hat bisher keine negativen Meinungen erhalten.
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • IBM Granite Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    3.3
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
    6.7
    Moderation von Inhalten
    Durchschnittlich: 8.1
    5.0
    Kontextuelles Verständnis
    Durchschnittlich: 8.3
    6.7
    Minderung von Verzerrungen
    Durchschnittlich: 8.0
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    IBM
    Gründungsjahr
    1911
    Hauptsitz
    Armonk, NY
    Twitter
    @IBM
    709,764 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    328,966 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
    Eigentum
    SWX:IBM
Benutzer
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Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 100% Kleinunternehmen
IBM Granite Vor- und Nachteile
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Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
Vorteile
Kostenlose Dienstleistungen
1
Open Source
1
Suchfunktionen
1
UI-Design
1
Aktualisierungen
1
Contra
Dieses Produkt hat bisher keine negativen Meinungen erhalten.
IBM Granite Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
3.3
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
6.7
Moderation von Inhalten
Durchschnittlich: 8.1
5.0
Kontextuelles Verständnis
Durchschnittlich: 8.3
6.7
Minderung von Verzerrungen
Durchschnittlich: 8.0
Verkäuferdetails
Verkäufer
IBM
Gründungsjahr
1911
Hauptsitz
Armonk, NY
Twitter
@IBM
709,764 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
328,966 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Eigentum
SWX:IBM
(1)4.0 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Eine Familie leistungsstarker, kleiner Sprachmodelle (SLMs) mit bahnbrechender Leistung zu geringen Kosten und niedriger Latenz

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 100% Unternehmen
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • Phi-3 open models Vor- und Nachteile
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
    Vorteile
    Einfache Integrationen
    1
    Effizienz
    1
    Contra
    Einschränkungen
    1
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Phi-3 open models Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.3
    Qualität der Unterstützung
    Durchschnittlich: 8.0
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
    8.3
    Kontextuelles Verständnis
    Durchschnittlich: 8.3
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Microsoft
    Gründungsjahr
    1975
    Hauptsitz
    Redmond, Washington
    Twitter
    @microsoft
    14,002,464 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    234,872 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
    Eigentum
    MSFT
Produktbeschreibung
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Eine Familie leistungsstarker, kleiner Sprachmodelle (SLMs) mit bahnbrechender Leistung zu geringen Kosten und niedriger Latenz

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
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Marktsegment
  • 100% Unternehmen
Phi-3 open models Vor- und Nachteile
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Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
Vorteile
Einfache Integrationen
1
Effizienz
1
Contra
Einschränkungen
1
Phi-3 open models Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.3
Qualität der Unterstützung
Durchschnittlich: 8.0
0.0
Keine Informationen verfügbar
8.3
Kontextuelles Verständnis
Durchschnittlich: 8.3
0.0
Keine Informationen verfügbar
Verkäuferdetails
Verkäufer
Microsoft
Gründungsjahr
1975
Hauptsitz
Redmond, Washington
Twitter
@microsoft
14,002,464 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
234,872 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Eigentum
MSFT
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Wir haben nicht genügend Daten aus Bewertungen, um zu teilen, wer dieses Produkt verwendet. Schreiben Sie eine Bewertung, um beizutragen, oder erfahren Sie mehr über Bewertungsgenerierung.
    Branchen
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    Marktsegment
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  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Athene 70B Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
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    Keine Informationen verfügbar
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  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    NexusFlow
    Hauptsitz
    Palo Alto, California
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    www.linkedin.com
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Branchen
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Marktsegment
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Athene 70B Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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Verkäuferdetails
Verkäufer
NexusFlow
Hauptsitz
Palo Alto, California
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www.linkedin.com
18 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
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    Die Cerebras-GPT-Familie wurde veröffentlicht, um die Forschung zu Skalierungsgesetzen von LLMs mit offenen Architekturen und Datensätzen zu erleichtern und die Einfachheit und Skalierbarkeit des Trai

    Wir haben nicht genügend Daten aus Bewertungen, um zu teilen, wer dieses Produkt verwendet. Schreiben Sie eine Bewertung, um beizutragen, oder erfahren Sie mehr über Bewertungsgenerierung.
    Branchen
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    Marktsegment
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  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Cerebras-GPT Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Cerebras
    Gründungsjahr
    2016
    Hauptsitz
    Los Altos, CA
    Twitter
    @CerebrasSystems
    34,013 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    464 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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Die Cerebras-GPT-Familie wurde veröffentlicht, um die Forschung zu Skalierungsgesetzen von LLMs mit offenen Architekturen und Datensätzen zu erleichtern und die Einfachheit und Skalierbarkeit des Trai

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Branchen
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Marktsegment
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Cerebras-GPT Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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Verkäuferdetails
Verkäufer
Cerebras
Gründungsjahr
2016
Hauptsitz
Los Altos, CA
Twitter
@CerebrasSystems
34,013 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
464 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Soziale Medien-Update zur Veröffentlichung und Verfügbarkeit von o3 und o4-mini über ChatGPT und API.

    Wir haben nicht genügend Daten aus Bewertungen, um zu teilen, wer dieses Produkt verwendet. Schreiben Sie eine Bewertung, um beizutragen, oder erfahren Sie mehr über Bewertungsgenerierung.
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    Marktsegment
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  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • ChatGPT 4o Latest Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    OpenAI
    Gründungsjahr
    2015
    Hauptsitz
    San Francisco, CA
    Twitter
    @OpenAI
    4,200,524 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    1,933 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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Soziale Medien-Update zur Veröffentlichung und Verfügbarkeit von o3 und o4-mini über ChatGPT und API.

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Marktsegment
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ChatGPT 4o Latest Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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Verkäuferdetails
Verkäufer
OpenAI
Gründungsjahr
2015
Hauptsitz
San Francisco, CA
Twitter
@OpenAI
4,200,524 Twitter-Follower
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1,933 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Frühere Claude 3.5-Version mit verbessertem Verständnis und besserem logischen Denken im Vergleich zu früheren Modellen.

    Wir haben nicht genügend Daten aus Bewertungen, um zu teilen, wer dieses Produkt verwendet. Schreiben Sie eine Bewertung, um beizutragen, oder erfahren Sie mehr über Bewertungsgenerierung.
    Branchen
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  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Claude 3.5 Sonnet Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    0.0
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  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Anthropic
    Hauptsitz
    San Francisco, California
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    1,574 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
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Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

Frühere Claude 3.5-Version mit verbessertem Verständnis und besserem logischen Denken im Vergleich zu früheren Modellen.

Wir haben nicht genügend Daten aus Bewertungen, um zu teilen, wer dieses Produkt verwendet. Schreiben Sie eine Bewertung, um beizutragen, oder erfahren Sie mehr über Bewertungsgenerierung.
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Marktsegment
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Claude 3.5 Sonnet Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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Verkäufer
Anthropic
Hauptsitz
San Francisco, California
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@AnthropicAI
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
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    Claude 3.7 Veröffentlichung mit Fokus auf sicherere und zuverlässigere Fähigkeiten eines KI-Assistenten.

    Wir haben nicht genügend Daten aus Bewertungen, um zu teilen, wer dieses Produkt verwendet. Schreiben Sie eine Bewertung, um beizutragen, oder erfahren Sie mehr über Bewertungsgenerierung.
    Branchen
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    Marktsegment
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  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Claude 3.7 Sonnet Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Anthropic
    Hauptsitz
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Produktbeschreibung
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Claude 3.7 Veröffentlichung mit Fokus auf sicherere und zuverlässigere Fähigkeiten eines KI-Assistenten.

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Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
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Claude 3.7 Sonnet Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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Verkäuferdetails
Verkäufer
Anthropic
Hauptsitz
San Francisco, California
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Übersicht über die Claude 3 Serie und deren Einsatz in verschiedenen KI-Assistenten-Anwendungen.

    Wir haben nicht genügend Daten aus Bewertungen, um zu teilen, wer dieses Produkt verwendet. Schreiben Sie eine Bewertung, um beizutragen, oder erfahren Sie mehr über Bewertungsgenerierung.
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
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  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Claude 3 Opus Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Anthropic
    Hauptsitz
    San Francisco, California
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    1,574 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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Übersicht über die Claude 3 Serie und deren Einsatz in verschiedenen KI-Assistenten-Anwendungen.

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Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
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Claude 3 Opus Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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Keine Informationen verfügbar
0.0
Keine Informationen verfügbar
0.0
Keine Informationen verfügbar
Verkäuferdetails
Verkäufer
Anthropic
Hauptsitz
San Francisco, California
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@AnthropicAI
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Neuestes Claude-Modell mit Fokus auf robuste, ethische und leistungsstarke Funktionen für KI-Assistenten.

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    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    Keine Informationen verfügbar
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Claude 4 Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Anthropic
    Hauptsitz
    San Francisco, California
    Twitter
    @AnthropicAI
    574,848 Twitter-Follower
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    1,574 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

Neuestes Claude-Modell mit Fokus auf robuste, ethische und leistungsstarke Funktionen für KI-Assistenten.

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Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
Keine Informationen verfügbar
Claude 4 Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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Keine Informationen verfügbar
0.0
Keine Informationen verfügbar
0.0
Keine Informationen verfügbar
0.0
Keine Informationen verfügbar
Verkäuferdetails
Verkäufer
Anthropic
Hauptsitz
San Francisco, California
Twitter
@AnthropicAI
574,848 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
1,574 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Wir haben nicht genügend Daten aus Bewertungen, um zu teilen, wer dieses Produkt verwendet. Schreiben Sie eine Bewertung, um beizutragen, oder erfahren Sie mehr über Bewertungsgenerierung.
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    Keine Informationen verfügbar
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Command A Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Cohere
    Gründungsjahr
    2019
    Hauptsitz
    Toronto, Ontario
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    38 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
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Branchen
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Marktsegment
Keine Informationen verfügbar
Command A Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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Keine Informationen verfügbar
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Keine Informationen verfügbar
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Keine Informationen verfügbar
Verkäuferdetails
Verkäufer
Cohere
Gründungsjahr
2019
Hauptsitz
Toronto, Ontario
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
38 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Integration des Command R+ Modells von Cohere mit Azure für verbesserte KI-Lösungen im Unternehmen.

    Wir haben nicht genügend Daten aus Bewertungen, um zu teilen, wer dieses Produkt verwendet. Schreiben Sie eine Bewertung, um beizutragen, oder erfahren Sie mehr über Bewertungsgenerierung.
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    Keine Informationen verfügbar
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Command R+ Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Cohere
    Gründungsjahr
    2019
    Hauptsitz
    Toronto, Ontario
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    38 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

Integration des Command R+ Modells von Cohere mit Azure für verbesserte KI-Lösungen im Unternehmen.

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Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
Keine Informationen verfügbar
Command R+ Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
0.0
Keine Informationen verfügbar
0.0
Keine Informationen verfügbar
0.0
Keine Informationen verfügbar
0.0
Keine Informationen verfügbar
Verkäuferdetails
Verkäufer
Cohere
Gründungsjahr
2019
Hauptsitz
Toronto, Ontario
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
38 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
0 Bewertungen
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    The Quantum Cognitive Content Models (QCCM) are an AI-powered marketing tool developed by TravsX. Designed with deep marketing intelligence, QCCM crafts content that mirrors the strategic thinking of

    Wir haben nicht genügend Daten aus Bewertungen, um zu teilen, wer dieses Produkt verwendet. Schreiben Sie eine Bewertung, um beizutragen, oder erfahren Sie mehr über Bewertungsgenerierung.
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    Keine Informationen verfügbar
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • ContentX Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
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    Verkäufer
    TravsX
    Hauptsitz
    N/A
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
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The Quantum Cognitive Content Models (QCCM) are an AI-powered marketing tool developed by TravsX. Designed with deep marketing intelligence, QCCM crafts content that mirrors the strategic thinking of

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    DeepSeeks KI-Coding-Assistent, der für instruktive Programmierhilfe feinabgestimmt ist.

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    Frühere Aktualisierung der Nachrichten-API mit Verbesserungen bei der Zusammenfassung und Textannotation aus Inhalten mehrerer Quellen.

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Frühere Aktualisierung der Nachrichten-API mit Verbesserungen bei der Zusammenfassung und Textannotation aus Inhalten mehrerer Quellen.

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    DeepSeek R2 ist das KI-Modell der nächsten Generation mit 1,2 Billionen Parametern, fortschrittlicher Kostenreduktion, Bildgenauigkeit und mehr. Folgen Sie uns für die neuesten Updates.

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    Das neueste Update der DeepSeek-API konzentriert sich auf eine genauere und effizientere Nachrichten-Zusammenfassung.

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    AI Squareds dlite-v2-1.5b ist ein großes Sprachmodell, das von OpenAIs großem GPT-2-Modell abgeleitet und auf einem Korpus von 15.000 Datensätzen (Databricks' "Dolly 15k" Dataset) feinabgestimmt wurde

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AI Squareds dlite-v2-1.5b ist ein großes Sprachmodell, das von OpenAIs großem GPT-2-Modell abgeleitet und auf einem Korpus von 15.000 Datensätzen (Databricks' "Dolly 15k" Dataset) feinabgestimmt wurde

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    FastChat-T5 ist ein Open-Source-Chatbot, der durch Feinabstimmung von Flan-t5-xl (3B Parameter) auf von Benutzern geteilte Gespräche, die von ShareGPT gesammelt wurden, trainiert wurde. Er basiert auf

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FastChat-T5 ist ein Open-Source-Chatbot, der durch Feinabstimmung von Flan-t5-xl (3B Parameter) auf von Benutzern geteilte Gespräche, die von ShareGPT gesammelt wurden, trainiert wurde. Er basiert auf

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    Leichte, schnellere Variante von Gemini 1.5, optimiert für geringere Latenz.

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Leichte, schnellere Variante von Gemini 1.5, optimiert für geringere Latenz.

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    Kleineres 8-Milliarden-Parameter-Gemini-1.5-Flash-Modell, das Leistung und Effizienz ausbalanciert.

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    Fortgeschrittenes Gemini 1.5 Pro-Modell für mehrstufige Gespräche und komplexes Denken.

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Fortgeschrittenes Gemini 1.5 Pro-Modell für mehrstufige Gespräche und komplexes Denken.

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    Schnittstelle zum Testen von Gemini 2.0 Flash, einer schnellen, kostengünstigen Sprachmodellvariante von Google.

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Schnittstelle zum Testen von Gemini 2.0 Flash, einer schnellen, kostengünstigen Sprachmodellvariante von Google.

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    Vereinfachtes Gemini 2.0 Flash-Modell für schnelle Inferenz und Multitasking.

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Vereinfachtes Gemini 2.0 Flash-Modell für schnelle Inferenz und Multitasking.

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    Vorschau auf Googles Gemini 2.0 "Flash" Variante mit Fokus auf tiefes Denken und kosteneffiziente Leistung.

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    Experimentelles Gemini 2.0 Pro-Modell im AI Studio, optimiert für hochentwickelte multimodale Denkaufgaben.

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Experimentelles Gemini 2.0 Pro-Modell im AI Studio, optimiert für hochentwickelte multimodale Denkaufgaben.

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    Leichte, schnelle Variante von Gemini 2.5, ideal für Echtzeitanwendungen mit reduzierten Kosten und starker Leistung.

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    Chinesische KI-Open-Plattform bietet Zugang zu groß angelegten Modellen und APIs.

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    Verbesserte Version mit einem 1M-Token-Kontextfenster, besserer Befolgung von Anweisungen und leichteren Varianten (Mini/Nano).

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Verbesserte Version mit einem 1M-Token-Kontextfenster, besserer Befolgung von Anweisungen und leichteren Varianten (Mini/Nano).

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OpenAI
Gründungsjahr
2015
Hauptsitz
San Francisco, CA
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@OpenAI
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    Verbessertes Generalistenmodell mit starker emotionaler Intelligenz, reduzierten Halluzinationen und breiten mehrsprachigen Fähigkeiten.

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    Gründungsjahr
    2015
    Hauptsitz
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Verbessertes Generalistenmodell mit starker emotionaler Intelligenz, reduzierten Halluzinationen und breiten mehrsprachigen Fähigkeiten.

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    Einführung in GPT-4o, eine Variante, die für fortschrittliche, effiziente multimodale KI entwickelt wurde.

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Einführung in GPT-4o, eine Variante, die für fortschrittliche, effiziente multimodale KI entwickelt wurde.

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    Kompakte, kosteneffiziente Version von GPT-4o, maßgeschneidert für ressourcenbewusste Anwendungen.

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    OpenAIs schnellerer und günstigerer GPT-4 Turbo neben GPT-4 mit starken multimodalen und logischen Fähigkeiten.

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    Das Flaggschiffmodell von xAI mit 10-facher Rechenleistung, fortgeschrittenen Denkmodi, DeepSearch-Integration und Unterstützung für Multimodalität.

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Das Flaggschiffmodell von xAI mit 10-facher Rechenleistung, fortgeschrittenen Denkmodi, DeepSearch-Integration und Unterstützung für Multimodalität.

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    Vision-Modell-API-Dokumentation, die Objekterkennung, Klassifizierung und verwandte Bildverarbeitungsaufgaben abdeckt.

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    Tencent
    Gründungsjahr
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    Hauptsitz
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    Eigentum
    OTC: TCEHY
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Vision-Modell-API-Dokumentation, die Objekterkennung, Klassifizierung und verwandte Bildverarbeitungsaufgaben abdeckt.

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Hunyuan Turbos Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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Verkäuferdetails
Verkäufer
Tencent
Gründungsjahr
1998
Hauptsitz
Shenzhen, Guangdong
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OTC: TCEHY
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  • Produktbeschreibung
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    Offizielle Meta-Seite, die die Llama 3 Modellreihe und deren Fähigkeiten beschreibt.

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Llama 3.1 405B Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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Llama 3.1 70B Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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    Metas detailliertes Update zu den Verbesserungen und Anwendungen der Llama 3.1 Modellfamilie.

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  • Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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Metas detailliertes Update zu den Verbesserungen und Anwendungen der Llama 3.1 Modellfamilie.

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Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Llama 3.3 Nemotron 49B Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
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Llama 3.3 Nemotron 49B Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Llama 3 70B Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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Llama 3 70B Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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    Metas Llama 4 Maverick 17B Modell, das für Anweisungsaufgaben mit Unterstützung für langen Kontext feinabgestimmt wurde.

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Metas Llama 4 Maverick 17B Modell, das für Anweisungsaufgaben mit Unterstützung für langen Kontext feinabgestimmt wurde.

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    Llama 4 Scout-Variante optimiert für schnellere Inferenz und Multitasking.

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  • Llama 4 Scout 17B Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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Llama 4 Scout-Variante optimiert für schnellere Inferenz und Multitasking.

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Marktsegment
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Llama 4 Scout 17B Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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  • Wir haben nicht genügend Daten aus Bewertungen, um zu teilen, wer dieses Produkt verwendet. Schreiben Sie eine Bewertung, um beizutragen, oder erfahren Sie mehr über Bewertungsgenerierung.
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  • Mistral Large Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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Mistral Large Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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Verkäufer
Mistral
Gründungsjahr
2023
Hauptsitz
Paris, France
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151,300 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
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33 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
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    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Wir haben nicht genügend Daten aus Bewertungen, um zu teilen, wer dieses Produkt verwendet. Schreiben Sie eine Bewertung, um beizutragen, oder erfahren Sie mehr über Bewertungsgenerierung.
    Branchen
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    Mistral
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Mistral Medium Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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Mistral
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2023
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    Veröffentlicht im Mai 2025, bietet „bei oder über“ 90 % der Leistung von Claude 3.7, preislich wettbewerbsfähig ($0,40/$2 pro Token) und auf großen Cloud-Plattformen verfügbar.

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  • Mistral Medium 3 Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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Veröffentlicht im Mai 2025, bietet „bei oder über“ 90 % der Leistung von Claude 3.7, preislich wettbewerbsfähig ($0,40/$2 pro Token) und auf großen Cloud-Plattformen verfügbar.

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Mistral Medium 3 Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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Mistral
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Mixtral 8x22B Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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Mistral
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2023
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Paris, France
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  • Produktbeschreibung
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    MPT-7B ist ein Decoder-Transformer, der von Grund auf mit 1T Tokens englischen Texts und Codes vortrainiert wurde. Dieses Modell wurde von MosaicML trainiert. MPT-7B ist Teil der Familie der MosaicPre

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    MosaicML
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MPT-7B ist ein Decoder-Transformer, der von Grund auf mit 1T Tokens englischen Texts und Codes vortrainiert wurde. Dieses Modell wurde von MosaicML trainiert. MPT-7B ist Teil der Familie der MosaicPre

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Verkäufer
MosaicML
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2021
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  • Produktbeschreibung
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    Neospace is a B2B Global AI startup utilizing Large Finance Models to assist financial services enterprises in reimagining, enhacing, and implementing credit scoring and allocation dollars saved.

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    Verkäufer
    Neospace
    Gründungsjahr
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Neospace is a B2B Global AI startup utilizing Large Finance Models to assist financial services enterprises in reimagining, enhacing, and implementing credit scoring and allocation dollars saved.

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Verkäufer
Neospace
Gründungsjahr
2023
Hauptsitz
Uberlândia, BR
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    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    Stellt das o1-Reasoning-Modell in der API mit Funktionsaufrufen, Unterstützung für Vision, strukturierten Ausgaben, Pref-Fine-Tuning und Echtzeit-/WebRTC-Updates vor.

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    Verkäufer
    OpenAI
    Gründungsjahr
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Stellt das o1-Reasoning-Modell in der API mit Funktionsaufrufen, Unterstützung für Vision, strukturierten Ausgaben, Pref-Fine-Tuning und Echtzeit-/WebRTC-Updates vor.

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Verkäufer
OpenAI
Gründungsjahr
2015
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  • Übersicht
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  • Produktbeschreibung
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    Anleitungen zur Erklärung, wie man den Aufwand für das Denken anpasst und die Nutzung von o1's Eingabeaufforderung/Steuerung optimiert.

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    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
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    Verkäufer
    OpenAI
    Gründungsjahr
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Anleitungen zur Erklärung, wie man den Aufwand für das Denken anpasst und die Nutzung von o1's Eingabeaufforderung/Steuerung optimiert.

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o1 Mini Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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Verkäuferdetails
Verkäufer
OpenAI
Gründungsjahr
2015
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  • Produktbeschreibung
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    Offizielle Dokumentation für o1, die die Kontrolle des Denkaufwands, den multimodalen Input, die Kosten und die Nutzungsebenen beschreibt.

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    Verkäufer
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Offizielle Dokumentation für o1, die die Kontrolle des Denkaufwands, den multimodalen Input, die Kosten und die Nutzungsebenen beschreibt.

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Verkäufer
OpenAI
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    Einführung der o3- und o4-mini-Modelle von OpenAI, die leistungsstarkes Denken mit der Nutzung von Werkzeugen und multimodaler Bildunterstützung in Einklang bringen.

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    Verkäufer
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Einführung der o3- und o4-mini-Modelle von OpenAI, die leistungsstarkes Denken mit der Nutzung von Werkzeugen und multimodaler Bildunterstützung in Einklang bringen.

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o3 Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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o3 Mini Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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OpenAI
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2015
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San Francisco, CA
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@OpenAI
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  • o3 Mini High Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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    Verkäufer
    OpenAI
    Gründungsjahr
    2015
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    San Francisco, CA
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    1,933 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
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Branchen
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Marktsegment
Keine Informationen verfügbar
o3 Mini High Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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Verkäufer
OpenAI
Gründungsjahr
2015
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    Kombiniert tiefgehendes Schritt-für-Schritt-Denken (o3) mit einer leichten, kostengünstigen Variante des Denkens (o4-mini), jeweils mit Unterstützung für multimodale Werkzeugnutzung.

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  • o4 Mini Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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Kombiniert tiefgehendes Schritt-für-Schritt-Denken (o3) mit einer leichten, kostengünstigen Variante des Denkens (o4-mini), jeweils mit Unterstützung für multimodale Werkzeugnutzung.

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Verkäuferdetails
Verkäufer
OpenAI
Gründungsjahr
2015
Hauptsitz
San Francisco, CA
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@OpenAI
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1,933 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
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    Erweitern/Einklappen Übersicht
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    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    LLM, das sich auf Kreativität und Ideenfindung für Schriftsteller konzentriert

    Wir haben nicht genügend Daten aus Bewertungen, um zu teilen, wer dieses Produkt verwendet. Schreiben Sie eine Bewertung, um beizutragen, oder erfahren Sie mehr über Bewertungsgenerierung.
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    Marktsegment
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  • Palmyra Creative Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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    Verkäufer
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    Kolkata, India
Produktbeschreibung
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LLM, das sich auf Kreativität und Ideenfindung für Schriftsteller konzentriert

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Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
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Palmyra Creative Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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Verkäufer
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Hauptsitz
Kolkata, India
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    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Finanzdomänen-spezialisierte LLM-Variante für finanzbezogenes Schreiben und Analysen.

    Wir haben nicht genügend Daten aus Bewertungen, um zu teilen, wer dieses Produkt verwendet. Schreiben Sie eine Bewertung, um beizutragen, oder erfahren Sie mehr über Bewertungsgenerierung.
    Branchen
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    Marktsegment
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    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Palmyra Fin Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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Finanzdomänen-spezialisierte LLM-Variante für finanzbezogenes Schreiben und Analysen.

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Palmyra Fin Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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    Medizinisches LLM, das für Gesundheitsinhalte und Kommunikation entwickelt wurde.

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Medizinisches LLM, das für Gesundheitsinhalte und Kommunikation entwickelt wurde.

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    Etwas kleinere Variante, optimiert für die Erstellung kreativer Inhalte.

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Etwas kleinere Variante, optimiert für die Erstellung kreativer Inhalte.

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Palmyra X4 Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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    Writer.coms Palmyra X5 LLM ist auf fortgeschrittene Schreib- und Inhaltserstellungsaufgaben zugeschnitten.

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Writer.coms Palmyra X5 LLM ist auf fortgeschrittene Schreib- und Inhaltserstellungsaufgaben zugeschnitten.

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Palmyra X5 Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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    Mittelgroßes Phi-3-Modell mit 4k Kontextfenster und Anweisungsanpassung.

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  • Phi 3 Medium 4k Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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Mittelgroßes Phi-3-Modell mit 4k Kontextfenster und Anweisungsanpassung.

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Phi 3 Medium 4k Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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    Microsoft Azures Phi 3 Modell definiert die Fähigkeiten von groß angelegten Sprachmodellen in der Cloud neu.

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  • Phi 3 Mini 128k Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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Microsoft Azures Phi 3 Modell definiert die Fähigkeiten von groß angelegten Sprachmodellen in der Cloud neu.

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Phi 3 Mini 128k Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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    Kleineres Phi-3-Modell mit erweitertem 8k-Token-Kontext und Anweisungsfähigkeiten.

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  • Phi 3 Small 8k Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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Kleineres Phi-3-Modell mit erweitertem 8k-Token-Kontext und Anweisungsfähigkeiten.

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Phi 3 Small 8k Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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    Das Pixtral-Modell von Mistral ist für die Anweisungstuning mit großer Parametergröße optimiert.

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    Branchen
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    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Pixtral Large Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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  • Verkäuferdetails
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  • Verkäuferdetails
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    Mistral
    Gründungsjahr
    2023
    Hauptsitz
    Paris, France
    Twitter
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    www.linkedin.com
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Das Pixtral-Modell von Mistral ist für die Anweisungstuning mit großer Parametergröße optimiert.

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Marktsegment
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Pixtral Large Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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Mistral
Gründungsjahr
2023
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  • Produktbeschreibung
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    Visuell-sprachliches Qwen2.5-Modell, das Vision und Text kombiniert, optimiert für instruktive Anwendungsfälle, gehostet auf Hugging Face.

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    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Qwen 2.5 Max Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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Visuell-sprachliches Qwen2.5-Modell, das Vision und Text kombiniert, optimiert für instruktive Anwendungsfälle, gehostet auf Hugging Face.

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Qwen 2.5 Max Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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    Qwen 2.5 Visuell-Sprachmodell 32B, feinabgestimmt für Aufgaben zur Befolgung von Anweisungen.

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  • Qwen2.5 VL 32B Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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Qwen 2.5 Visuell-Sprachmodell 32B, feinabgestimmt für Aufgaben zur Befolgung von Anweisungen.

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    Größeres Qwen 2.5 Visuell-Sprachliches 72B-Modell, optimiert für instruktionbasierte multimodale Aufgaben.

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  • Qwen2.5 VL 72B Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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Größeres Qwen 2.5 Visuell-Sprachliches 72B-Modell, optimiert für instruktionbasierte multimodale Aufgaben.

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    Blog über Qwen 2 Visuell-Sprach-Modelle, die sich auf die Integration von Seh- und Textverständnis konzentrieren.

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  • Qwen2 VL 72B Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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  • Qwen3 235B Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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  • Qwen3 32B Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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    Blog über Qwen 2.5 Max, ein groß angelegtes multimodales Modell mit erweiterten Seh- und Sprachfähigkeiten.

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Blog über Qwen 2.5 Max, ein groß angelegtes multimodales Modell mit erweiterten Seh- und Sprachfähigkeiten.

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    Aliyuns Anleitung zu ihren Vision-AI-Studio-Tools zum Erstellen und Bereitstellen von Vision-Language-Modellen.

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    Übersicht über Qwen 3, ein hochmodernes großes Sprachmodell, das viele Sprachen und große Kontextfenster unterstützt.

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    Red Hat® Enterprise Linux® AI ist eine Plattform für Foundation-Modelle, um nahtlos Granite-Familie große Sprachmodelle (LLMs) für Unternehmensanwendungen zu entwickeln, testen und auszuführen.

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    Solar Pro ist ein hochmodernes großes Sprachmodell (LLM), das von Upstage entwickelt wurde und darauf ausgelegt ist, leistungsstarke Fähigkeiten zur Verarbeitung natürlicher Sprache zu liefern, währen

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