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Melhor Software de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs)

Matthew Miller
MM
Pesquisado e escrito por Matthew Miller

Modelos de linguagem de grande porte (LLM) são sistemas avançados de inteligência artificial (IA) especificamente projetados para compreender, interpretar e gerar texto semelhante ao humano a partir de uma ampla gama de entradas. Aproveitando técnicas de aprendizado de máquina (ML) de ponta, conjuntos de dados de treinamento massivos e arquiteturas profundas, esses modelos podem realizar um amplo espectro de tarefas de linguagem natural, tornando-se ferramentas indispensáveis para empresas de todos os setores. As tarefas variam de tradução, sumarização, resposta a perguntas e conversação a aplicações mais sutis, como análise de sentimento, classificação de texto e geração de conteúdo criativo. Os LLMs nesta categoria estão sendo empregados para revolucionar o atendimento ao cliente por meio de chatbots inteligentes, aumentar a criação de conteúdo com capacidades de escrita automática, otimizar a pesquisa de mercado com análise de sentimento e muito mais. Com proficiência multilíngue, muitos podem se adaptar a mercados globais, quebrando barreiras linguísticas e facilitando a comunicação intercultural. Os avanços na tecnologia LLM também sinalizam a era da automação em muitas tarefas relacionadas à linguagem, reduzindo assim o trabalho manual e melhorando a eficiência. Eles trazem uma mudança transformadora para a experiência do usuário, adicionando uma camada de personalização e interatividade que antes era inatingível. Esta categoria difere da categoria de software de chatbots de IA, que se concentra em plataformas autônomas que permitem aos usuários interagir e se envolver com modelos de linguagem de grande porte, e da categoria de software de mídia sintética, que consiste em ferramentas para usuários empresariais criarem mídia gerada por IA. Essas soluções LLM, em vez disso, são projetadas para serem mais versáteis e fundamentais e podem ser integradas em uma ampla gama de aplicações, não se limitando apenas a chatbots ou mídia sintética. Para se qualificar para inclusão na categoria de Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLM), um produto deve:

Oferecer um modelo de linguagem em grande escala capaz de compreender e gerar texto semelhante ao humano a partir de uma variedade de entradas, disponibilizado para uso comercial Fornecer APIs robustas e seguras ou ferramentas de integração, permitindo que empresas de vários setores incorporem o modelo de forma contínua em seus sistemas ou processos existentes Ter mecanismos abrangentes para lidar com possíveis questões relacionadas à privacidade de dados, uso ético e moderação de conteúdo, garantindo a confiança do usuário e a conformidade regulatória Oferecer suporte ao cliente confiável e documentação extensa, juntamente com atualizações e melhorias consistentes, auxiliando assim os usuários na integração e uso eficaz do modelo, além de garantir sua relevância contínua e adaptabilidade às mudanças de requisitos

Melhor Software de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) à Primeira Vista

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    Prós e contras são compilados a partir do feedback das avaliações e agrupados em temas para fornecer um resumo fácil de entender das avaliações dos usuários.
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    Contras
    Limitações da IA
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Prós
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Limitações da IA
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    Experimente o desempenho de ponta do Llama 3, um modelo de acesso aberto que se destaca em nuances de linguagem, compreensão contextual e tarefas complexas como tradução e geração de diálogos. Com esc

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Experimente o desempenho de ponta do Llama 3, um modelo de acesso aberto que se destaca em nuances de linguagem, compreensão contextual e tarefas complexas como tradução e geração de diálogos. Com esc

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Meta Llama 3 recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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    BERT, abreviação de Representações de Codificador Bidirecional de Transformadores, é uma estrutura de aprendizado de máquina (ML) para processamento de linguagem natural. Em 2018, o Google desenvolveu

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    Processamento de Linguagem Natural
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BERT, abreviação de Representações de Codificador Bidirecional de Transformadores, é uma estrutura de aprendizado de máquina (ML) para processamento de linguagem natural. Em 2018, o Google desenvolveu

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Precisão
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Processamento de Linguagem Natural
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Contras
Alta Demanda Computacional
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Alto Consumo de Recursos
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2
Caro
2
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    GPT-3 alimenta a próxima geração de aplicativos Mais de 300 aplicativos estão oferecendo busca, conversa, conclusão de texto e outros recursos avançados de IA alimentados por GPT-3 através da nossa AP

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GPT-3 alimenta a próxima geração de aplicativos Mais de 300 aplicativos estão oferecendo busca, conversa, conclusão de texto e outros recursos avançados de IA alimentados por GPT-3 através da nossa AP

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Prós e Contras de GPT3
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Prós
Facilidade de Uso
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Precisão
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Criação de Conteúdo
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Aprimoramento da Criatividade
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Contras
Caro
1
Alucinações
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Sobrecarga de Informação
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Acessibilidade Limitada
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Personalização Limitada
1
GPT3 recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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Qualidade do Suporte
Média: 8.0
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Moderação de Conteúdo
Média: 8.1
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Compreensão contextual
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Mitigação de vieses
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Vendedor
OpenAI
Ano de Fundação
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    GPT-4o é o nosso modelo multimodal mais avançado, mais rápido e mais barato que o GPT-4 Turbo, com capacidades de visão mais fortes. O modelo tem um contexto de 128K e um limite de conhecimento de out

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    Contras
    Caro
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    Média: 8.1
    8.8
    Compreensão contextual
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    8.1
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Segmento de Mercado
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Prós e Contras de GPT4
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Prós
Comunicação por Chat
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Facilidade de Uso
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Acesso ao Conhecimento
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Precisão
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Útil
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Contras
Caro
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Respostas imprecisas
1
Falta de Criatividade
1
Limitações
1
Personalização Limitada
1
GPT4 recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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Qualidade do Suporte
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Moderação de Conteúdo
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Vendedor
OpenAI
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    Introduzido pela primeira vez em 2019, o Megatron desencadeou uma onda de inovação na comunidade de IA, permitindo que pesquisadores e desenvolvedores utilizassem as bases desta biblioteca para avança

    Usuários
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    Como são determinadas?Informação
    Prós e contras são compilados a partir do feedback das avaliações e agrupados em temas para fornecer um resumo fácil de entender das avaliações dos usuários.
    Prós
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    1
    Processamento de Linguagem Natural
    1
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    1
    Contras
    Alto Consumo de Recursos
    1
    Conhecimento Limitado
    1
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    1
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  • Megatron-LM recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
    8.5
    Qualidade do Suporte
    Média: 8.0
    8.8
    Moderação de Conteúdo
    Média: 8.1
    8.8
    Compreensão contextual
    Média: 8.3
    8.6
    Mitigação de vieses
    Média: 8.0
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    NVIDIA
    Ano de Fundação
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    Propriedade
    NVDA
Descrição do Produto
Como são determinadas?Informação
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Introduzido pela primeira vez em 2019, o Megatron desencadeou uma onda de inovação na comunidade de IA, permitindo que pesquisadores e desenvolvedores utilizassem as bases desta biblioteca para avança

Usuários
Nenhuma informação disponível
Indústrias
Nenhuma informação disponível
Segmento de Mercado
  • 71% Pequena Empresa
  • 17% Médio Porte
Prós e Contras de Megatron-LM
Como são determinadas?Informação
Prós e contras são compilados a partir do feedback das avaliações e agrupados em temas para fornecer um resumo fácil de entender das avaliações dos usuários.
Prós
Eficiência
1
Processamento de Linguagem Natural
1
Melhoria de Desempenho
1
Contras
Alto Consumo de Recursos
1
Conhecimento Limitado
1
Informação desatualizada
1
Megatron-LM recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
8.5
Qualidade do Suporte
Média: 8.0
8.8
Moderação de Conteúdo
Média: 8.1
8.8
Compreensão contextual
Média: 8.3
8.6
Mitigação de vieses
Média: 8.0
Detalhes do Vendedor
Vendedor
NVIDIA
Ano de Fundação
1993
Localização da Sede
Santa Clara, CA
Twitter
@nvidia
2,363,899 seguidores no Twitter
Página do LinkedIn®
www.linkedin.com
39,703 funcionários no LinkedIn®
Propriedade
NVDA
(31)4.5 de 5
Salvar em Minhas Listas
  • Visão Geral
    Expandir/Recolher Visão Geral
  • Descrição do Produto
    Como são determinadas?Informação
    Esta descrição é fornecida pelo vendedor.

    GPT-2 é um modelo de transformadores pré-treinado em um corpus muito grande de dados em inglês de forma auto-supervisionada. Isso significa que foi pré-treinado apenas nos textos brutos, sem que human

    Usuários
    Nenhuma informação disponível
    Indústrias
    • Software de Computador
    • Tecnologia da Informação e Serviços
    Segmento de Mercado
    • 42% Pequena Empresa
    • 32% Empresa
  • Prós e Contras
    Expandir/Recolher Prós e Contras
  • Prós e Contras de GPT2
    Como são determinadas?Informação
    Prós e contras são compilados a partir do feedback das avaliações e agrupados em temas para fornecer um resumo fácil de entender das avaliações dos usuários.
    Prós
    Geração de Texto
    8
    Criação de Conteúdo
    7
    Facilidade de Uso
    5
    Acesso ao Conhecimento
    5
    Versatilidade
    4
    Contras
    Imprecisão de Dados
    5
    Respostas imprecisas
    5
    Compreensão de Contexto
    3
    Informação desatualizada
    3
    Má compreensão
    3
  • Satisfação do Usuário
    Expandir/Recolher Satisfação do Usuário
  • GPT2 recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
    8.5
    Qualidade do Suporte
    Média: 8.0
    8.5
    Moderação de Conteúdo
    Média: 8.1
    8.5
    Compreensão contextual
    Média: 8.3
    8.0
    Mitigação de vieses
    Média: 8.0
  • Detalhes do Vendedor
    Expandir/Recolher Detalhes do Vendedor
  • Detalhes do Vendedor
    Vendedor
    OpenAI
    Ano de Fundação
    2015
    Localização da Sede
    San Francisco, CA
    Twitter
    @OpenAI
    4,200,524 seguidores no Twitter
    Página do LinkedIn®
    www.linkedin.com
    1,933 funcionários no LinkedIn®
Descrição do Produto
Como são determinadas?Informação
Esta descrição é fornecida pelo vendedor.

GPT-2 é um modelo de transformadores pré-treinado em um corpus muito grande de dados em inglês de forma auto-supervisionada. Isso significa que foi pré-treinado apenas nos textos brutos, sem que human

Usuários
Nenhuma informação disponível
Indústrias
  • Software de Computador
  • Tecnologia da Informação e Serviços
Segmento de Mercado
  • 42% Pequena Empresa
  • 32% Empresa
Prós e Contras de GPT2
Como são determinadas?Informação
Prós e contras são compilados a partir do feedback das avaliações e agrupados em temas para fornecer um resumo fácil de entender das avaliações dos usuários.
Prós
Geração de Texto
8
Criação de Conteúdo
7
Facilidade de Uso
5
Acesso ao Conhecimento
5
Versatilidade
4
Contras
Imprecisão de Dados
5
Respostas imprecisas
5
Compreensão de Contexto
3
Informação desatualizada
3
Má compreensão
3
GPT2 recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
8.5
Qualidade do Suporte
Média: 8.0
8.5
Moderação de Conteúdo
Média: 8.1
8.5
Compreensão contextual
Média: 8.3
8.0
Mitigação de vieses
Média: 8.0
Detalhes do Vendedor
Vendedor
OpenAI
Ano de Fundação
2015
Localização da Sede
San Francisco, CA
Twitter
@OpenAI
4,200,524 seguidores no Twitter
Página do LinkedIn®
www.linkedin.com
1,933 funcionários no LinkedIn®
(20)4.2 de 5
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  • Visão Geral
    Expandir/Recolher Visão Geral
  • Descrição do Produto
    Como são determinadas?Informação
    Esta descrição é fornecida pelo vendedor.

    O aprendizado por transferência, onde um modelo é inicialmente pré-treinado em uma tarefa rica em dados antes de ser ajustado em uma tarefa subsequente, emergiu como uma técnica poderosa no processame

    Usuários
    Nenhuma informação disponível
    Indústrias
    • Tecnologia da Informação e Serviços
    Segmento de Mercado
    • 70% Pequena Empresa
    • 20% Médio Porte
  • Satisfação do Usuário
    Expandir/Recolher Satisfação do Usuário
  • T5 recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
    8.5
    Qualidade do Suporte
    Média: 8.0
    8.2
    Moderação de Conteúdo
    Média: 8.1
    8.3
    Compreensão contextual
    Média: 8.3
    8.0
    Mitigação de vieses
    Média: 8.0
  • Detalhes do Vendedor
    Expandir/Recolher Detalhes do Vendedor
  • Detalhes do Vendedor
    Vendedor
    Google
    Ano de Fundação
    1998
    Localização da Sede
    Mountain View, CA
    Twitter
    @google
    32,750,646 seguidores no Twitter
    Página do LinkedIn®
    www.linkedin.com
    310,061 funcionários no LinkedIn®
    Propriedade
    NASDAQ:GOOG
Descrição do Produto
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Esta descrição é fornecida pelo vendedor.

O aprendizado por transferência, onde um modelo é inicialmente pré-treinado em uma tarefa rica em dados antes de ser ajustado em uma tarefa subsequente, emergiu como uma técnica poderosa no processame

Usuários
Nenhuma informação disponível
Indústrias
  • Tecnologia da Informação e Serviços
Segmento de Mercado
  • 70% Pequena Empresa
  • 20% Médio Porte
T5 recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
8.5
Qualidade do Suporte
Média: 8.0
8.2
Moderação de Conteúdo
Média: 8.1
8.3
Compreensão contextual
Média: 8.3
8.0
Mitigação de vieses
Média: 8.0
Detalhes do Vendedor
Vendedor
Google
Ano de Fundação
1998
Localização da Sede
Mountain View, CA
Twitter
@google
32,750,646 seguidores no Twitter
Página do LinkedIn®
www.linkedin.com
310,061 funcionários no LinkedIn®
Propriedade
NASDAQ:GOOG
  • Visão Geral
    Expandir/Recolher Visão Geral
  • Descrição do Produto
    Como são determinadas?Informação
    Esta descrição é fornecida pelo vendedor.

    StableLM 3B 4E1T é um modelo de linguagem base apenas de decodificação pré-treinado em 1 trilhão de tokens de diversos conjuntos de dados em inglês e código por quatro épocas. A arquitetura do modelo

    Usuários
    Nenhuma informação disponível
    Indústrias
    Nenhuma informação disponível
    Segmento de Mercado
    • 36% Empresa
    • 36% Médio Porte
  • Prós e Contras
    Expandir/Recolher Prós e Contras
  • Prós e Contras de StableLM
    Como são determinadas?Informação
    Prós e contras são compilados a partir do feedback das avaliações e agrupados em temas para fornecer um resumo fácil de entender das avaliações dos usuários.
    Prós
    Eficiência
    5
    Facilidade de Uso
    4
    Melhoria de Desempenho
    4
    Precisão
    2
    Útil
    2
    Contras
    Problemas Técnicos
    4
    Segurança de Dados
    3
    Alto Consumo de Recursos
    2
    Baixa precisão
    2
    Desempenho lento
    2
  • Satisfação do Usuário
    Expandir/Recolher Satisfação do Usuário
  • StableLM recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
    9.3
    Qualidade do Suporte
    Média: 8.0
    8.6
    Moderação de Conteúdo
    Média: 8.1
    8.3
    Compreensão contextual
    Média: 8.3
    8.9
    Mitigação de vieses
    Média: 8.0
  • Detalhes do Vendedor
    Expandir/Recolher Detalhes do Vendedor
  • Detalhes do Vendedor
    Vendedor
    Stability AI
    Localização da Sede
    London
    Twitter
    @StabilityAI
    236,948 seguidores no Twitter
    Página do LinkedIn®
    www.linkedin.com
    176 funcionários no LinkedIn®
Descrição do Produto
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StableLM 3B 4E1T é um modelo de linguagem base apenas de decodificação pré-treinado em 1 trilhão de tokens de diversos conjuntos de dados em inglês e código por quatro épocas. A arquitetura do modelo

Usuários
Nenhuma informação disponível
Indústrias
Nenhuma informação disponível
Segmento de Mercado
  • 36% Empresa
  • 36% Médio Porte
Prós e Contras de StableLM
Como são determinadas?Informação
Prós e contras são compilados a partir do feedback das avaliações e agrupados em temas para fornecer um resumo fácil de entender das avaliações dos usuários.
Prós
Eficiência
5
Facilidade de Uso
4
Melhoria de Desempenho
4
Precisão
2
Útil
2
Contras
Problemas Técnicos
4
Segurança de Dados
3
Alto Consumo de Recursos
2
Baixa precisão
2
Desempenho lento
2
StableLM recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
9.3
Qualidade do Suporte
Média: 8.0
8.6
Moderação de Conteúdo
Média: 8.1
8.3
Compreensão contextual
Média: 8.3
8.9
Mitigação de vieses
Média: 8.0
Detalhes do Vendedor
Vendedor
Stability AI
Localização da Sede
London
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@StabilityAI
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(56)4.4 de 5
Ver os principais Serviços de Consultoria para Claude
Salvar em Minhas Listas
  • Visão Geral
    Expandir/Recolher Visão Geral
  • Descrição do Produto
    Como são determinadas?Informação
    Esta descrição é fornecida pelo vendedor.

    Claude é IA para todos nós. Quer você esteja fazendo brainstorming sozinho ou construindo com uma equipe de milhares, Claude está aqui para ajudar.

    Usuários
    Nenhuma informação disponível
    Indústrias
    • Marketing e Publicidade
    • Software de Computador
    Segmento de Mercado
    • 71% Pequena Empresa
    • 20% Médio Porte
  • Prós e Contras
    Expandir/Recolher Prós e Contras
  • Prós e Contras de Claude
    Como são determinadas?Informação
    Prós e contras são compilados a partir do feedback das avaliações e agrupados em temas para fornecer um resumo fácil de entender das avaliações dos usuários.
    Prós
    Útil
    24
    Facilidade de Uso
    17
    Útil
    17
    Precisão
    9
    Comunicação
    9
    Contras
    Limitações de Uso
    19
    Limitações da IA
    10
    Reconhecimento impreciso
    8
    Problemas de Precisão
    5
    Compreensão de Contexto
    5
  • Satisfação do Usuário
    Expandir/Recolher Satisfação do Usuário
  • Claude recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
    7.6
    Qualidade do Suporte
    Média: 8.0
    6.7
    Moderação de Conteúdo
    Média: 8.1
    7.7
    Compreensão contextual
    Média: 8.3
    6.7
    Mitigação de vieses
    Média: 8.0
  • Detalhes do Vendedor
    Expandir/Recolher Detalhes do Vendedor
  • Detalhes do Vendedor
    Vendedor
    Anthropic
    Localização da Sede
    San Francisco, California
    Twitter
    @AnthropicAI
    574,848 seguidores no Twitter
    Página do LinkedIn®
    www.linkedin.com
    1,574 funcionários no LinkedIn®
Descrição do Produto
Como são determinadas?Informação
Esta descrição é fornecida pelo vendedor.

Claude é IA para todos nós. Quer você esteja fazendo brainstorming sozinho ou construindo com uma equipe de milhares, Claude está aqui para ajudar.

Usuários
Nenhuma informação disponível
Indústrias
  • Marketing e Publicidade
  • Software de Computador
Segmento de Mercado
  • 71% Pequena Empresa
  • 20% Médio Porte
Prós e Contras de Claude
Como são determinadas?Informação
Prós e contras são compilados a partir do feedback das avaliações e agrupados em temas para fornecer um resumo fácil de entender das avaliações dos usuários.
Prós
Útil
24
Facilidade de Uso
17
Útil
17
Precisão
9
Comunicação
9
Contras
Limitações de Uso
19
Limitações da IA
10
Reconhecimento impreciso
8
Problemas de Precisão
5
Compreensão de Contexto
5
Claude recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
7.6
Qualidade do Suporte
Média: 8.0
6.7
Moderação de Conteúdo
Média: 8.1
7.7
Compreensão contextual
Média: 8.3
6.7
Mitigação de vieses
Média: 8.0
Detalhes do Vendedor
Vendedor
Anthropic
Localização da Sede
San Francisco, California
Twitter
@AnthropicAI
574,848 seguidores no Twitter
Página do LinkedIn®
www.linkedin.com
1,574 funcionários no LinkedIn®
(8)4.2 de 5
Ver os principais Serviços de Consultoria para Mistral 7B
Salvar em Minhas Listas
  • Visão Geral
    Expandir/Recolher Visão Geral
  • Descrição do Produto
    Como são determinadas?Informação
    Esta descrição é fornecida pelo vendedor.

    Mistral-7B-v0.1 é um modelo pequeno, mas poderoso, adaptável a muitos casos de uso. Mistral 7B é melhor que Llama 2 13B em todos os benchmarks, possui habilidades naturais de codificação e comprimento

    Usuários
    Nenhuma informação disponível
    Indústrias
    Nenhuma informação disponível
    Segmento de Mercado
    • 50% Pequena Empresa
    • 38% Médio Porte
  • Prós e Contras
    Expandir/Recolher Prós e Contras
  • Prós e Contras de Mistral 7B
    Como são determinadas?Informação
    Prós e contras são compilados a partir do feedback das avaliações e agrupados em temas para fornecer um resumo fácil de entender das avaliações dos usuários.
    Prós
    Eficiência
    3
    Melhoria de Desempenho
    2
    Velocidade
    2
    Economia de tempo
    2
    Precisão
    1
    Contras
    Respostas imprecisas
    2
    Má compreensão
    2
    Complexidade
    1
    Falta de Criatividade
    1
    Funcionalidade Limitada
    1
  • Satisfação do Usuário
    Expandir/Recolher Satisfação do Usuário
  • Mistral 7B recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
    8.6
    Qualidade do Suporte
    Média: 8.0
    7.8
    Moderação de Conteúdo
    Média: 8.1
    8.3
    Compreensão contextual
    Média: 8.3
    8.9
    Mitigação de vieses
    Média: 8.0
  • Detalhes do Vendedor
    Expandir/Recolher Detalhes do Vendedor
  • Detalhes do Vendedor
    Vendedor
    Mistral
    Ano de Fundação
    2023
    Localização da Sede
    Paris, France
    Twitter
    @MistralAI
    151,300 seguidores no Twitter
    Página do LinkedIn®
    www.linkedin.com
    33 funcionários no LinkedIn®
Descrição do Produto
Como são determinadas?Informação
Esta descrição é fornecida pelo vendedor.

Mistral-7B-v0.1 é um modelo pequeno, mas poderoso, adaptável a muitos casos de uso. Mistral 7B é melhor que Llama 2 13B em todos os benchmarks, possui habilidades naturais de codificação e comprimento

Usuários
Nenhuma informação disponível
Indústrias
Nenhuma informação disponível
Segmento de Mercado
  • 50% Pequena Empresa
  • 38% Médio Porte
Prós e Contras de Mistral 7B
Como são determinadas?Informação
Prós e contras são compilados a partir do feedback das avaliações e agrupados em temas para fornecer um resumo fácil de entender das avaliações dos usuários.
Prós
Eficiência
3
Melhoria de Desempenho
2
Velocidade
2
Economia de tempo
2
Precisão
1
Contras
Respostas imprecisas
2
Má compreensão
2
Complexidade
1
Falta de Criatividade
1
Funcionalidade Limitada
1
Mistral 7B recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
8.6
Qualidade do Suporte
Média: 8.0
7.8
Moderação de Conteúdo
Média: 8.1
8.3
Compreensão contextual
Média: 8.3
8.9
Mitigação de vieses
Média: 8.0
Detalhes do Vendedor
Vendedor
Mistral
Ano de Fundação
2023
Localização da Sede
Paris, France
Twitter
@MistralAI
151,300 seguidores no Twitter
Página do LinkedIn®
www.linkedin.com
33 funcionários no LinkedIn®
  • Visão Geral
    Expandir/Recolher Visão Geral
  • Descrição do Produto
    Como são determinadas?Informação
    Esta descrição é fornecida pelo vendedor.

    Falcon-40B é um modelo de decodificador causal com 40 bilhões de parâmetros, construído pela TII e treinado em 1.000 bilhões de tokens do RefinedWeb, aprimorado com corpora curados. Está disponível so

    Usuários
    Nenhuma informação disponível
    Indústrias
    Nenhuma informação disponível
    Segmento de Mercado
    • 75% Pequena Empresa
    • 25% Empresa
  • Prós e Contras
    Expandir/Recolher Prós e Contras
  • Prós e Contras de Falcon-40B
    Como são determinadas?Informação
    Prós e contras são compilados a partir do feedback das avaliações e agrupados em temas para fornecer um resumo fácil de entender das avaliações dos usuários.
    Prós
    Facilidade de Uso
    1
    Variedade de Recursos
    1
    Contras
    Problemas de Integração
    1
    Suporte ao Cliente Ruim
    1
  • Satisfação do Usuário
    Expandir/Recolher Satisfação do Usuário
  • Falcon-40B recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
    7.1
    Qualidade do Suporte
    Média: 8.0
    9.6
    Moderação de Conteúdo
    Média: 8.1
    9.2
    Compreensão contextual
    Média: 8.3
    7.5
    Mitigação de vieses
    Média: 8.0
  • Detalhes do Vendedor
    Expandir/Recolher Detalhes do Vendedor
  • Detalhes do Vendedor
    Ano de Fundação
    2016
    Localização da Sede
    N/A
    Página do LinkedIn®
    www.linkedin.com
    1,104 funcionários no LinkedIn®
Descrição do Produto
Como são determinadas?Informação
Esta descrição é fornecida pelo vendedor.

Falcon-40B é um modelo de decodificador causal com 40 bilhões de parâmetros, construído pela TII e treinado em 1.000 bilhões de tokens do RefinedWeb, aprimorado com corpora curados. Está disponível so

Usuários
Nenhuma informação disponível
Indústrias
Nenhuma informação disponível
Segmento de Mercado
  • 75% Pequena Empresa
  • 25% Empresa
Prós e Contras de Falcon-40B
Como são determinadas?Informação
Prós e contras são compilados a partir do feedback das avaliações e agrupados em temas para fornecer um resumo fácil de entender das avaliações dos usuários.
Prós
Facilidade de Uso
1
Variedade de Recursos
1
Contras
Problemas de Integração
1
Suporte ao Cliente Ruim
1
Falcon-40B recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
7.1
Qualidade do Suporte
Média: 8.0
9.6
Moderação de Conteúdo
Média: 8.1
9.2
Compreensão contextual
Média: 8.3
7.5
Mitigação de vieses
Média: 8.0
Detalhes do Vendedor
Ano de Fundação
2016
Localização da Sede
N/A
Página do LinkedIn®
www.linkedin.com
1,104 funcionários no LinkedIn®
(3)5.0 de 5
Salvar em Minhas Listas
  • Visão Geral
    Expandir/Recolher Visão Geral
  • Descrição do Produto
    Como são determinadas?Informação
    Esta descrição é fornecida pelo vendedor.

    O modelo RoBERTa foi proposto em RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach por Yinhan Liu, Myle Ott, Naman Goyal, Jingfei Du, Mandar Joshi, Danqi Chen, Omer Levy, Mike Lewis, Luke Zettle

    Usuários
    Nenhuma informação disponível
    Indústrias
    Nenhuma informação disponível
    Segmento de Mercado
    • 67% Médio Porte
    • 33% Empresa
  • Prós e Contras
    Expandir/Recolher Prós e Contras
  • Prós e Contras de RoBERTa
    Como são determinadas?Informação
    Prós e contras são compilados a partir do feedback das avaliações e agrupados em temas para fornecer um resumo fácil de entender das avaliações dos usuários.
    Prós
    Precisão
    1
    Personalização
    1
    Facilidade de Uso
    1
    Eficiência
    1
    Acesso ao Conhecimento
    1
    Contras
    Configuração Complexa
    1
    Desempenho lento
    1
  • Satisfação do Usuário
    Expandir/Recolher Satisfação do Usuário
  • RoBERTa recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
    8.9
    Qualidade do Suporte
    Média: 8.0
    7.8
    Moderação de Conteúdo
    Média: 8.1
    8.9
    Compreensão contextual
    Média: 8.3
    9.4
    Mitigação de vieses
    Média: 8.0
  • Detalhes do Vendedor
    Expandir/Recolher Detalhes do Vendedor
  • Detalhes do Vendedor
    Vendedor
    Meta
    Localização da Sede
    N/A
    Página do LinkedIn®
    www.linkedin.com
    1 funcionários no LinkedIn®
Descrição do Produto
Como são determinadas?Informação
Esta descrição é fornecida pelo vendedor.

O modelo RoBERTa foi proposto em RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach por Yinhan Liu, Myle Ott, Naman Goyal, Jingfei Du, Mandar Joshi, Danqi Chen, Omer Levy, Mike Lewis, Luke Zettle

Usuários
Nenhuma informação disponível
Indústrias
Nenhuma informação disponível
Segmento de Mercado
  • 67% Médio Porte
  • 33% Empresa
Prós e Contras de RoBERTa
Como são determinadas?Informação
Prós e contras são compilados a partir do feedback das avaliações e agrupados em temas para fornecer um resumo fácil de entender das avaliações dos usuários.
Prós
Precisão
1
Personalização
1
Facilidade de Uso
1
Eficiência
1
Acesso ao Conhecimento
1
Contras
Configuração Complexa
1
Desempenho lento
1
RoBERTa recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
8.9
Qualidade do Suporte
Média: 8.0
7.8
Moderação de Conteúdo
Média: 8.1
8.9
Compreensão contextual
Média: 8.3
9.4
Mitigação de vieses
Média: 8.0
Detalhes do Vendedor
Vendedor
Meta
Localização da Sede
N/A
Página do LinkedIn®
www.linkedin.com
1 funcionários no LinkedIn®
  • Visão Geral
    Expandir/Recolher Visão Geral
  • Descrição do Produto
    Como são determinadas?Informação
    Esta descrição é fornecida pelo vendedor.

    A comunidade de IA construindo o futuro. A plataforma onde a comunidade de aprendizado de máquina colabora em modelos, conjuntos de dados e aplicações.

    Usuários
    Nenhuma informação disponível
    Indústrias
    Nenhuma informação disponível
    Segmento de Mercado
    • 100% Pequena Empresa
  • Satisfação do Usuário
    Expandir/Recolher Satisfação do Usuário
  • BLOOMChat recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
    10.0
    Qualidade do Suporte
    Média: 8.0
    8.3
    Moderação de Conteúdo
    Média: 8.1
    10.0
    Compreensão contextual
    Média: 8.3
    10.0
    Mitigação de vieses
    Média: 8.0
  • Detalhes do Vendedor
    Expandir/Recolher Detalhes do Vendedor
  • Detalhes do Vendedor
    Ano de Fundação
    2017
    Localização da Sede
    Palo Alto
    Twitter
    @SambaNovaAI
    45,999 seguidores no Twitter
    Página do LinkedIn®
    www.linkedin.com
    442 funcionários no LinkedIn®
Descrição do Produto
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A comunidade de IA construindo o futuro. A plataforma onde a comunidade de aprendizado de máquina colabora em modelos, conjuntos de dados e aplicações.

Usuários
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Indústrias
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Segmento de Mercado
  • 100% Pequena Empresa
BLOOMChat recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
10.0
Qualidade do Suporte
Média: 8.0
8.3
Moderação de Conteúdo
Média: 8.1
10.0
Compreensão contextual
Média: 8.3
10.0
Mitigação de vieses
Média: 8.0
Detalhes do Vendedor
Ano de Fundação
2017
Localização da Sede
Palo Alto
Twitter
@SambaNovaAI
45,999 seguidores no Twitter
Página do LinkedIn®
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  • Visão Geral
    Expandir/Recolher Visão Geral
  • Descrição do Produto
    Como são determinadas?Informação
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    GlobalChat é um espaço de trabalho unificado de IA criado para criadores, desenvolvedores, pesquisadores e equipes de negócios que estão cansados de lidar com múltiplas ferramentas e assinaturas. Ao r

    Usuários
    Nenhuma informação disponível
    Indústrias
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    Segmento de Mercado
    • 100% Pequena Empresa
  • Satisfação do Usuário
    Expandir/Recolher Satisfação do Usuário
  • globalChat recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
    6.7
    Qualidade do Suporte
    Média: 8.0
    8.3
    Moderação de Conteúdo
    Média: 8.1
    8.3
    Compreensão contextual
    Média: 8.3
    8.3
    Mitigação de vieses
    Média: 8.0
  • Detalhes do Vendedor
    Expandir/Recolher Detalhes do Vendedor
  • Detalhes do Vendedor
    Vendedor
    Globalchat
    Localização da Sede
    N/A
    Página do LinkedIn®
    www.linkedin.com
    1 funcionários no LinkedIn®
Descrição do Produto
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GlobalChat é um espaço de trabalho unificado de IA criado para criadores, desenvolvedores, pesquisadores e equipes de negócios que estão cansados de lidar com múltiplas ferramentas e assinaturas. Ao r

Usuários
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Indústrias
Nenhuma informação disponível
Segmento de Mercado
  • 100% Pequena Empresa
globalChat recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
6.7
Qualidade do Suporte
Média: 8.0
8.3
Moderação de Conteúdo
Média: 8.1
8.3
Compreensão contextual
Média: 8.3
8.3
Mitigação de vieses
Média: 8.0
Detalhes do Vendedor
Vendedor
Globalchat
Localização da Sede
N/A
Página do LinkedIn®
www.linkedin.com
1 funcionários no LinkedIn®
(1)3.5 de 5
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  • Visão Geral
    Expandir/Recolher Visão Geral
  • Usuários
    Nenhuma informação disponível
    Indústrias
    Nenhuma informação disponível
    Segmento de Mercado
    • 100% Pequena Empresa
  • Prós e Contras
    Expandir/Recolher Prós e Contras
  • Prós e Contras de IBM Granite
    Como são determinadas?Informação
    Prós e contras são compilados a partir do feedback das avaliações e agrupados em temas para fornecer um resumo fácil de entender das avaliações dos usuários.
    Prós
    Serviços Gratuitos
    1
    Código Aberto
    1
    Recursos de Pesquisa
    1
    Design de Interface do Usuário
    1
    Atualizações
    1
    Contras
    Este produto ainda não recebeu nenhum sentimento negativo.
  • Satisfação do Usuário
    Expandir/Recolher Satisfação do Usuário
  • IBM Granite recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
    3.3
    Qualidade do Suporte
    Média: 8.0
    6.7
    Moderação de Conteúdo
    Média: 8.1
    5.0
    Compreensão contextual
    Média: 8.3
    6.7
    Mitigação de vieses
    Média: 8.0
  • Detalhes do Vendedor
    Expandir/Recolher Detalhes do Vendedor
  • Detalhes do Vendedor
    Vendedor
    IBM
    Ano de Fundação
    1911
    Localização da Sede
    Armonk, NY
    Twitter
    @IBM
    709,764 seguidores no Twitter
    Página do LinkedIn®
    www.linkedin.com
    331,391 funcionários no LinkedIn®
    Propriedade
    SWX:IBM
Usuários
Nenhuma informação disponível
Indústrias
Nenhuma informação disponível
Segmento de Mercado
  • 100% Pequena Empresa
Prós e Contras de IBM Granite
Como são determinadas?Informação
Prós e contras são compilados a partir do feedback das avaliações e agrupados em temas para fornecer um resumo fácil de entender das avaliações dos usuários.
Prós
Serviços Gratuitos
1
Código Aberto
1
Recursos de Pesquisa
1
Design de Interface do Usuário
1
Atualizações
1
Contras
Este produto ainda não recebeu nenhum sentimento negativo.
IBM Granite recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
3.3
Qualidade do Suporte
Média: 8.0
6.7
Moderação de Conteúdo
Média: 8.1
5.0
Compreensão contextual
Média: 8.3
6.7
Mitigação de vieses
Média: 8.0
Detalhes do Vendedor
Vendedor
IBM
Ano de Fundação
1911
Localização da Sede
Armonk, NY
Twitter
@IBM
709,764 seguidores no Twitter
Página do LinkedIn®
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331,391 funcionários no LinkedIn®
Propriedade
SWX:IBM
  • Visão Geral
    Expandir/Recolher Visão Geral
  • Descrição do Produto
    Como são determinadas?Informação
    Esta descrição é fornecida pelo vendedor.

    Uma família de modelos de linguagem pequenos e poderosos (SLMs) com desempenho inovador a baixo custo e baixa latência

    Usuários
    Nenhuma informação disponível
    Indústrias
    Nenhuma informação disponível
    Segmento de Mercado
    • 100% Empresa
  • Prós e Contras
    Expandir/Recolher Prós e Contras
  • Prós e Contras de Phi-3 open models
    Como são determinadas?Informação
    Prós e contras são compilados a partir do feedback das avaliações e agrupados em temas para fornecer um resumo fácil de entender das avaliações dos usuários.
    Prós
    Integrações fáceis
    1
    Eficiência
    1
    Contras
    Limitações
    1
  • Satisfação do Usuário
    Expandir/Recolher Satisfação do Usuário
  • Phi-3 open models recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
    8.3
    Qualidade do Suporte
    Média: 8.0
    0.0
    Nenhuma informação disponível
    8.3
    Compreensão contextual
    Média: 8.3
    0.0
    Nenhuma informação disponível
  • Detalhes do Vendedor
    Expandir/Recolher Detalhes do Vendedor
  • Detalhes do Vendedor
    Vendedor
    Microsoft
    Ano de Fundação
    1975
    Localização da Sede
    Redmond, Washington
    Twitter
    @microsoft
    14,002,464 seguidores no Twitter
    Página do LinkedIn®
    www.linkedin.com
    237,523 funcionários no LinkedIn®
    Propriedade
    MSFT
Descrição do Produto
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Uma família de modelos de linguagem pequenos e poderosos (SLMs) com desempenho inovador a baixo custo e baixa latência

Usuários
Nenhuma informação disponível
Indústrias
Nenhuma informação disponível
Segmento de Mercado
  • 100% Empresa
Prós e Contras de Phi-3 open models
Como são determinadas?Informação
Prós e contras são compilados a partir do feedback das avaliações e agrupados em temas para fornecer um resumo fácil de entender das avaliações dos usuários.
Prós
Integrações fáceis
1
Eficiência
1
Contras
Limitações
1
Phi-3 open models recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
8.3
Qualidade do Suporte
Média: 8.0
0.0
Nenhuma informação disponível
8.3
Compreensão contextual
Média: 8.3
0.0
Nenhuma informação disponível
Detalhes do Vendedor
Vendedor
Microsoft
Ano de Fundação
1975
Localização da Sede
Redmond, Washington
Twitter
@microsoft
14,002,464 seguidores no Twitter
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237,523 funcionários no LinkedIn®
Propriedade
MSFT
  • Visão Geral
    Expandir/Recolher Visão Geral
  • Não temos suficientes dados de avaliações para compartilhar quem usa este produto. Escreva uma avaliação para contribuir, ou saiba mais sobre geração de avaliações.
    Indústrias
    Nenhuma informação disponível
    Segmento de Mercado
    Nenhuma informação disponível
  • Satisfação do Usuário
    Expandir/Recolher Satisfação do Usuário
  • Athene 70B recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
    0.0
    Nenhuma informação disponível
    0.0
    Nenhuma informação disponível
    0.0
    Nenhuma informação disponível
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  • Detalhes do Vendedor
    Expandir/Recolher Detalhes do Vendedor
  • Detalhes do Vendedor
    Vendedor
    NexusFlow
    Localização da Sede
    Palo Alto, California
    Página do LinkedIn®
    www.linkedin.com
    18 funcionários no LinkedIn®
Não temos suficientes dados de avaliações para compartilhar quem usa este produto. Escreva uma avaliação para contribuir, ou saiba mais sobre geração de avaliações.
Indústrias
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Athene 70B recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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Detalhes do Vendedor
Vendedor
NexusFlow
Localização da Sede
Palo Alto, California
Página do LinkedIn®
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  • Visão Geral
    Expandir/Recolher Visão Geral
  • Descrição do Produto
    Como são determinadas?Informação
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    A família Cerebras-GPT é lançada para facilitar a pesquisa sobre leis de escalonamento de LLM usando arquiteturas e conjuntos de dados abertos e demonstrar a simplicidade e a escalabilidade do treinam

    Não temos suficientes dados de avaliações para compartilhar quem usa este produto. Escreva uma avaliação para contribuir, ou saiba mais sobre geração de avaliações.
    Indústrias
    Nenhuma informação disponível
    Segmento de Mercado
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  • Satisfação do Usuário
    Expandir/Recolher Satisfação do Usuário
  • Cerebras-GPT recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
    0.0
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  • Detalhes do Vendedor
    Expandir/Recolher Detalhes do Vendedor
  • Detalhes do Vendedor
    Vendedor
    Cerebras
    Ano de Fundação
    2016
    Localização da Sede
    Los Altos, CA
    Twitter
    @CerebrasSystems
    34,013 seguidores no Twitter
    Página do LinkedIn®
    www.linkedin.com
    464 funcionários no LinkedIn®
Descrição do Produto
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A família Cerebras-GPT é lançada para facilitar a pesquisa sobre leis de escalonamento de LLM usando arquiteturas e conjuntos de dados abertos e demonstrar a simplicidade e a escalabilidade do treinam

Não temos suficientes dados de avaliações para compartilhar quem usa este produto. Escreva uma avaliação para contribuir, ou saiba mais sobre geração de avaliações.
Indústrias
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Segmento de Mercado
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Cerebras-GPT recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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Detalhes do Vendedor
Vendedor
Cerebras
Ano de Fundação
2016
Localização da Sede
Los Altos, CA
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@CerebrasSystems
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  • Visão Geral
    Expandir/Recolher Visão Geral
  • Descrição do Produto
    Como são determinadas?Informação
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    Atualização de postagem social sobre o lançamento e disponibilidade do o3 e o o4-mini via ChatGPT e API.

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    Indústrias
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    Segmento de Mercado
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  • Satisfação do Usuário
    Expandir/Recolher Satisfação do Usuário
  • ChatGPT 4o Latest recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
    0.0
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    Nenhuma informação disponível
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    Nenhuma informação disponível
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  • Detalhes do Vendedor
    Expandir/Recolher Detalhes do Vendedor
  • Detalhes do Vendedor
    Vendedor
    OpenAI
    Ano de Fundação
    2015
    Localização da Sede
    San Francisco, CA
    Twitter
    @OpenAI
    4,200,524 seguidores no Twitter
    Página do LinkedIn®
    www.linkedin.com
    1,933 funcionários no LinkedIn®
Descrição do Produto
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Atualização de postagem social sobre o lançamento e disponibilidade do o3 e o o4-mini via ChatGPT e API.

Não temos suficientes dados de avaliações para compartilhar quem usa este produto. Escreva uma avaliação para contribuir, ou saiba mais sobre geração de avaliações.
Indústrias
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ChatGPT 4o Latest recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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Vendedor
OpenAI
Ano de Fundação
2015
Localização da Sede
San Francisco, CA
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  • Visão Geral
    Expandir/Recolher Visão Geral
  • Descrição do Produto
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    Versão anterior do Claude 3.5 com compreensão e raciocínio aprimorados em relação aos modelos anteriores.

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  • Claude 3.5 Sonnet recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
    0.0
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  • Detalhes do Vendedor
    Expandir/Recolher Detalhes do Vendedor
  • Detalhes do Vendedor
    Vendedor
    Anthropic
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    1,574 funcionários no LinkedIn®
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Versão anterior do Claude 3.5 com compreensão e raciocínio aprimorados em relação aos modelos anteriores.

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Indústrias
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Segmento de Mercado
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Claude 3.5 Sonnet recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
0.0
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Vendedor
Anthropic
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San Francisco, California
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  • Visão Geral
    Expandir/Recolher Visão Geral
  • Descrição do Produto
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    Lançamento do Claude 3.7 focando em capacidades de assistente de IA mais seguras e confiáveis.

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    Segmento de Mercado
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  • Satisfação do Usuário
    Expandir/Recolher Satisfação do Usuário
  • Claude 3.7 Sonnet recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
    0.0
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  • Detalhes do Vendedor
    Expandir/Recolher Detalhes do Vendedor
  • Detalhes do Vendedor
    Vendedor
    Anthropic
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Lançamento do Claude 3.7 focando em capacidades de assistente de IA mais seguras e confiáveis.

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Indústrias
Nenhuma informação disponível
Segmento de Mercado
Nenhuma informação disponível
Claude 3.7 Sonnet recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
0.0
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0.0
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Detalhes do Vendedor
Vendedor
Anthropic
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San Francisco, California
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  • Descrição do Produto
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    Visão geral da série Claude 3 e seu uso em várias aplicações de assistente de IA.

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    Segmento de Mercado
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  • Satisfação do Usuário
    Expandir/Recolher Satisfação do Usuário
  • Claude 3 Opus recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
    0.0
    Nenhuma informação disponível
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    Nenhuma informação disponível
    0.0
    Nenhuma informação disponível
    0.0
    Nenhuma informação disponível
  • Detalhes do Vendedor
    Expandir/Recolher Detalhes do Vendedor
  • Detalhes do Vendedor
    Vendedor
    Anthropic
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Visão geral da série Claude 3 e seu uso em várias aplicações de assistente de IA.

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Indústrias
Nenhuma informação disponível
Segmento de Mercado
Nenhuma informação disponível
Claude 3 Opus recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
0.0
Nenhuma informação disponível
0.0
Nenhuma informação disponível
0.0
Nenhuma informação disponível
0.0
Nenhuma informação disponível
Detalhes do Vendedor
Vendedor
Anthropic
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    Último modelo Claude focando em recursos de assistente de IA robustos, éticos e de alto desempenho.

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    Nenhuma informação disponível
    Segmento de Mercado
    Nenhuma informação disponível
  • Satisfação do Usuário
    Expandir/Recolher Satisfação do Usuário
  • Claude 4 recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
    0.0
    Nenhuma informação disponível
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    Nenhuma informação disponível
    0.0
    Nenhuma informação disponível
    0.0
    Nenhuma informação disponível
  • Detalhes do Vendedor
    Expandir/Recolher Detalhes do Vendedor
  • Detalhes do Vendedor
    Vendedor
    Anthropic
    Localização da Sede
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Último modelo Claude focando em recursos de assistente de IA robustos, éticos e de alto desempenho.

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Nenhuma informação disponível
Segmento de Mercado
Nenhuma informação disponível
Claude 4 recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
0.0
Nenhuma informação disponível
0.0
Nenhuma informação disponível
0.0
Nenhuma informação disponível
0.0
Nenhuma informação disponível
Detalhes do Vendedor
Vendedor
Anthropic
Localização da Sede
San Francisco, California
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  • Visão Geral
    Expandir/Recolher Visão Geral
  • Não temos suficientes dados de avaliações para compartilhar quem usa este produto. Escreva uma avaliação para contribuir, ou saiba mais sobre geração de avaliações.
    Indústrias
    Nenhuma informação disponível
    Segmento de Mercado
    Nenhuma informação disponível
  • Satisfação do Usuário
    Expandir/Recolher Satisfação do Usuário
  • Command A recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
    0.0
    Nenhuma informação disponível
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    Vendedor
    Cohere
    Ano de Fundação
    2019
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    Toronto, Ontario
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Vendedor
Cohere
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2019
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  • Descrição do Produto
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    Integração do modelo Command R+ da Cohere com o Azure para soluções de IA empresarial aprimoradas.

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Integração do modelo Command R+ da Cohere com o Azure para soluções de IA empresarial aprimoradas.

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Vendedor
Cohere
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2019
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  • Visão Geral
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  • Descrição do Produto
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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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Descrição do Produto
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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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Vendedor
TravsX
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  • Descrição do Produto
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    Assistente de codificação de IA da DeepSeek ajustado para ajuda instrutiva em programação.

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    Vendedor
    DeepSeek
    Ano de Fundação
    2023
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    Hangzhou
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Descrição do Produto
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Assistente de codificação de IA da DeepSeek ajustado para ajuda instrutiva em programação.

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Vendedor
DeepSeek
Ano de Fundação
2023
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Hangzhou
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  • Visão Geral
    Expandir/Recolher Visão Geral
  • Descrição do Produto
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    Atualização anterior da API de notícias com melhorias na sumarização e anotação de texto a partir de conteúdo de múltiplas fontes.

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    Vendedor
    DeepSeek
    Ano de Fundação
    2023
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    Hangzhou
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Atualização anterior da API de notícias com melhorias na sumarização e anotação de texto a partir de conteúdo de múltiplas fontes.

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Vendedor
DeepSeek
Ano de Fundação
2023
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Hangzhou
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  • Visão Geral
    Expandir/Recolher Visão Geral
  • Descrição do Produto
    Como são determinadas?Informação
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    DeepSeek R2 é o modelo de IA de próxima geração com 1,2 trilhões de parâmetros, redução avançada de custos, precisão de visão e mais. Siga-nos para as últimas atualizações.

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    N/A
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DeepSeek R2 é o modelo de IA de próxima geração com 1,2 trilhões de parâmetros, redução avançada de custos, precisão de visão e mais. Siga-nos para as últimas atualizações.

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Localização da Sede
N/A
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  • Visão Geral
    Expandir/Recolher Visão Geral
  • Descrição do Produto
    Como são determinadas?Informação
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    A atualização mais recente da API DeepSeek focou em uma sumarização de notícias mais precisa e eficiente.

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  • Detalhes do Vendedor
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  • Detalhes do Vendedor
    Vendedor
    DeepSeek
    Ano de Fundação
    2023
    Localização da Sede
    Hangzhou
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A atualização mais recente da API DeepSeek focou em uma sumarização de notícias mais precisa e eficiente.

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DeepSeek V3 recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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Detalhes do Vendedor
Vendedor
DeepSeek
Ano de Fundação
2023
Localização da Sede
Hangzhou
Página do LinkedIn®
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  • Visão Geral
    Expandir/Recolher Visão Geral
  • Descrição do Produto
    Como são determinadas?Informação
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    O dlite-v2-1.5b da AI Squared é um grande modelo de linguagem derivado do grande modelo GPT-2 da OpenAI e ajustado em um corpus de 15 mil registros (Conjunto de Dados "Dolly 15k" da Databricks) para a

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  • Detalhes do Vendedor
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  • Detalhes do Vendedor
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    AI Squared
    Página do LinkedIn®
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O dlite-v2-1.5b da AI Squared é um grande modelo de linguagem derivado do grande modelo GPT-2 da OpenAI e ajustado em um corpus de 15 mil registros (Conjunto de Dados "Dolly 15k" da Databricks) para a

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DLite recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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Detalhes do Vendedor
Vendedor
AI Squared
Página do LinkedIn®
www.linkedin.com
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  • Visão Geral
    Expandir/Recolher Visão Geral
  • Descrição do Produto
    Como são determinadas?Informação
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    FastChat-T5 é um chatbot de código aberto treinado por ajuste fino do Flan-t5-xl (3B parâmetros) em conversas compartilhadas por usuários coletadas do ShareGPT. É baseado em uma arquitetura de transfo

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  • FastChat-T5 recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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  • Detalhes do Vendedor
    Expandir/Recolher Detalhes do Vendedor
  • Detalhes do Vendedor
    Vendedor
    LMSYS
    Ano de Fundação
    2016
    Localização da Sede
    N/A
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Descrição do Produto
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FastChat-T5 é um chatbot de código aberto treinado por ajuste fino do Flan-t5-xl (3B parâmetros) em conversas compartilhadas por usuários coletadas do ShareGPT. É baseado em uma arquitetura de transfo

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FastChat-T5 recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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Detalhes do Vendedor
Vendedor
LMSYS
Ano de Fundação
2016
Localização da Sede
N/A
Página do LinkedIn®
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  • Visão Geral
    Expandir/Recolher Visão Geral
  • Descrição do Produto
    Como são determinadas?Informação
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    Variante mais leve e rápida do Gemini 1.5 otimizada para menor latência.

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  • Satisfação do Usuário
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  • Detalhes do Vendedor
    Expandir/Recolher Detalhes do Vendedor
  • Detalhes do Vendedor
    Vendedor
    Google
    Ano de Fundação
    1998
    Localização da Sede
    Mountain View, CA
    Twitter
    @google
    32,750,646 seguidores no Twitter
    Página do LinkedIn®
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    Propriedade
    NASDAQ:GOOG
Descrição do Produto
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Variante mais leve e rápida do Gemini 1.5 otimizada para menor latência.

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Gemini 1.5 Flash recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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Detalhes do Vendedor
Vendedor
Google
Ano de Fundação
1998
Localização da Sede
Mountain View, CA
Twitter
@google
32,750,646 seguidores no Twitter
Página do LinkedIn®
www.linkedin.com
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NASDAQ:GOOG
  • Visão Geral
    Expandir/Recolher Visão Geral
  • Descrição do Produto
    Como são determinadas?Informação
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    Modelo Gemini 1.5 Flash de 8 bilhões de parâmetros menor, equilibrando desempenho e eficiência.

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    Indústrias
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  • Satisfação do Usuário
    Expandir/Recolher Satisfação do Usuário
  • Gemini 1.5 Flash 8B recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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  • Detalhes do Vendedor
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  • Detalhes do Vendedor
    Vendedor
    Google
    Ano de Fundação
    1998
    Localização da Sede
    Mountain View, CA
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    Página do LinkedIn®
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    NASDAQ:GOOG
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Modelo Gemini 1.5 Flash de 8 bilhões de parâmetros menor, equilibrando desempenho e eficiência.

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Gemini 1.5 Flash 8B recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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Detalhes do Vendedor
Vendedor
Google
Ano de Fundação
1998
Localização da Sede
Mountain View, CA
Twitter
@google
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Página do LinkedIn®
www.linkedin.com
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Propriedade
NASDAQ:GOOG
  • Visão Geral
    Expandir/Recolher Visão Geral
  • Descrição do Produto
    Como são determinadas?Informação
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    Modelo avançado Gemini 1.5 Pro para conversas de múltiplas voltas e raciocínio complexo.

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  • Satisfação do Usuário
    Expandir/Recolher Satisfação do Usuário
  • Gemini 1.5 Pro recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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    Expandir/Recolher Detalhes do Vendedor
  • Detalhes do Vendedor
    Vendedor
    Google
    Ano de Fundação
    1998
    Localização da Sede
    Mountain View, CA
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    Página do LinkedIn®
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    Propriedade
    NASDAQ:GOOG
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Modelo avançado Gemini 1.5 Pro para conversas de múltiplas voltas e raciocínio complexo.

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Gemini 1.5 Pro recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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Detalhes do Vendedor
Vendedor
Google
Ano de Fundação
1998
Localização da Sede
Mountain View, CA
Twitter
@google
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Página do LinkedIn®
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  • Visão Geral
    Expandir/Recolher Visão Geral
  • Descrição do Produto
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    Interface para testar o Gemini 2.0 Flash, uma variante de modelo de linguagem rápida e econômica do Google.

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  • Satisfação do Usuário
    Expandir/Recolher Satisfação do Usuário
  • Gemini 2.0 Flash recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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    Expandir/Recolher Detalhes do Vendedor
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    Vendedor
    Google
    Ano de Fundação
    1998
    Localização da Sede
    Mountain View, CA
    Twitter
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    Página do LinkedIn®
    www.linkedin.com
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    Propriedade
    NASDAQ:GOOG
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Gemini 2.0 Flash recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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Vendedor
Google
Ano de Fundação
1998
Localização da Sede
Mountain View, CA
Twitter
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32,750,646 seguidores no Twitter
Página do LinkedIn®
www.linkedin.com
310,061 funcionários no LinkedIn®
Propriedade
NASDAQ:GOOG
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    Modelo Flash Gemini 2.0 simplificado para inferência rápida e multitarefa.

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    Ano de Fundação
    1998
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    Mountain View, CA
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    www.linkedin.com
    310,061 funcionários no LinkedIn®
    Propriedade
    NASDAQ:GOOG
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Modelo Flash Gemini 2.0 simplificado para inferência rápida e multitarefa.

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Vendedor
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Ano de Fundação
1998
Localização da Sede
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    Prévia da variante "Flash" do Gemini 2.0 do Google com foco em raciocínio profundo e desempenho econômico.

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Prévia da variante "Flash" do Gemini 2.0 do Google com foco em raciocínio profundo e desempenho econômico.

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Gemini 2.0 Flash Thinking recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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    Modelo Experimental Gemini 2.0 Pro no AI Studio, otimizado para tarefas de raciocínio multimodal de alto nível.

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Descrição do Produto
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Modelo Experimental Gemini 2.0 Pro no AI Studio, otimizado para tarefas de raciocínio multimodal de alto nível.

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Gemini 2.0 Pro Exp recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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Vendedor
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1998
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    Variante leve e rápida do Gemini 2.5, ideal para aplicações em tempo real com custo reduzido e desempenho forte.

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Descrição do Produto
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Variante leve e rápida do Gemini 2.5, ideal para aplicações em tempo real com custo reduzido e desempenho forte.

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Gemini 2.5 Flash Preview recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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Vendedor
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Localização da Sede
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    Lançamento experimental anterior do Gemini 2.5 Pro, otimizado para entradas multimodais e compreensão de contexto amplo.

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  • Gemini 2.5 Pro Exp recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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Descrição do Produto
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Lançamento experimental anterior do Gemini 2.5 Pro, otimizado para entradas multimodais e compreensão de contexto amplo.

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Segmento de Mercado
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Gemini 2.5 Pro Exp recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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Detalhes do Vendedor
Vendedor
Google
Ano de Fundação
1998
Localização da Sede
Mountain View, CA
Twitter
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    Modelo avançado Gemini com capacidades de raciocínio profundo e multimodal, disponível através da pré-visualização do Google AI Studio.

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Descrição do Produto
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Modelo avançado Gemini com capacidades de raciocínio profundo e multimodal, disponível através da pré-visualização do Google AI Studio.

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Indústrias
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Segmento de Mercado
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Gemini 2.5 Pro Preview recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
0.0
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Detalhes do Vendedor
Vendedor
Google
Ano de Fundação
1998
Localização da Sede
Mountain View, CA
Twitter
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  • Visão Geral
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  • Descrição do Produto
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    Outra configuração de prompt/modelo experimental na linha Gemini 2.x focada na integração em nível de sistema.

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  • Gemini Exp 1121 recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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  • Detalhes do Vendedor
    Expandir/Recolher Detalhes do Vendedor
  • Detalhes do Vendedor
    Vendedor
    Google
    Ano de Fundação
    1998
    Localização da Sede
    Mountain View, CA
    Twitter
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    Página do LinkedIn®
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Descrição do Produto
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Outra configuração de prompt/modelo experimental na linha Gemini 2.x focada na integração em nível de sistema.

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Gemini Exp 1121 recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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Detalhes do Vendedor
Vendedor
Google
Ano de Fundação
1998
Localização da Sede
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  • Visão Geral
    Expandir/Recolher Visão Geral
  • Descrição do Produto
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    Lançamento experimental inicial da série Gemini 2.x para desenvolvimento e ajuste.

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  • Gemini Exp 1206 recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
    0.0
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  • Detalhes do Vendedor
    Expandir/Recolher Detalhes do Vendedor
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    Vendedor
    Google
    Ano de Fundação
    1998
    Localização da Sede
    Mountain View, CA
    Twitter
    @google
    32,750,646 seguidores no Twitter
    Página do LinkedIn®
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    310,061 funcionários no LinkedIn®
    Propriedade
    NASDAQ:GOOG
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Lançamento experimental inicial da série Gemini 2.x para desenvolvimento e ajuste.

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Gemini Exp 1206 recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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Detalhes do Vendedor
Vendedor
Google
Ano de Fundação
1998
Localização da Sede
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310,061 funcionários no LinkedIn®
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  • Visão Geral
    Expandir/Recolher Visão Geral
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    Experimente o modelo aberto mais capaz do Google com capacidades multimodais e janela de contexto de 128K. Experimente o Gemma 3 gratuitamente aqui. https://gemma3.co com exemplos ricos que mostram vá

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  • Gemma3 recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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    Expandir/Recolher Detalhes do Vendedor
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    1 funcionários no LinkedIn®
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Experimente o modelo aberto mais capaz do Google com capacidades multimodais e janela de contexto de 128K. Experimente o Gemma 3 gratuitamente aqui. https://gemma3.co com exemplos ricos que mostram vá

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Vendedor
Gemma3
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  • Não temos suficientes dados de avaliações para compartilhar quem usa este produto. Escreva uma avaliação para contribuir, ou saiba mais sobre geração de avaliações.
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  • Gemma 3 12B recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
    0.0
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    Expandir/Recolher Detalhes do Vendedor
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    Vendedor
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    Ano de Fundação
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Segmento de Mercado
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Gemma 3 12B recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
0.0
Nenhuma informação disponível
0.0
Nenhuma informação disponível
0.0
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Detalhes do Vendedor
Vendedor
Google
Ano de Fundação
1998
Localização da Sede
Mountain View, CA
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@google
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NASDAQ:GOOG
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  • Satisfação do Usuário
    Expandir/Recolher Satisfação do Usuário
  • Gemma 3 27B recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
    0.0
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    0.0
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    0.0
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    Expandir/Recolher Detalhes do Vendedor
  • Detalhes do Vendedor
    Vendedor
    Google
    Ano de Fundação
    1998
    Localização da Sede
    Mountain View, CA
    Twitter
    @google
    32,750,646 seguidores no Twitter
    Página do LinkedIn®
    www.linkedin.com
    310,061 funcionários no LinkedIn®
    Propriedade
    NASDAQ:GOOG
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Indústrias
Nenhuma informação disponível
Segmento de Mercado
Nenhuma informação disponível
Gemma 3 27B recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
0.0
Nenhuma informação disponível
0.0
Nenhuma informação disponível
0.0
Nenhuma informação disponível
0.0
Nenhuma informação disponível
Detalhes do Vendedor
Vendedor
Google
Ano de Fundação
1998
Localização da Sede
Mountain View, CA
Twitter
@google
32,750,646 seguidores no Twitter
Página do LinkedIn®
www.linkedin.com
310,061 funcionários no LinkedIn®
Propriedade
NASDAQ:GOOG
  • Visão Geral
    Expandir/Recolher Visão Geral
  • Descrição do Produto
    Como são determinadas?Informação
    Esta descrição é fornecida pelo vendedor.

    Documentação da API para uso do modelo de linguagem na plataforma OpenBigModel.

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    Indústrias
    Nenhuma informação disponível
    Segmento de Mercado
    Nenhuma informação disponível
  • Satisfação do Usuário
    Expandir/Recolher Satisfação do Usuário
  • GLM 4 recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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    Expandir/Recolher Detalhes do Vendedor
  • Detalhes do Vendedor
    Vendedor
    Zhipu AI
    Localização da Sede
    Beijing, CN
    Página do LinkedIn®
    www.linkedin.com
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Descrição do Produto
Como são determinadas?Informação
Esta descrição é fornecida pelo vendedor.

Documentação da API para uso do modelo de linguagem na plataforma OpenBigModel.

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Indústrias
Nenhuma informação disponível
Segmento de Mercado
Nenhuma informação disponível
GLM 4 recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
0.0
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Vendedor
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    Plataforma aberta de IA chinesa que fornece acesso a modelos em larga escala e APIs.

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    Versão melhorada com janela de contexto de 1 milhão de tokens, melhor seguimento de instruções e variantes mais leves (mini/nano).

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Versão melhorada com janela de contexto de 1 milhão de tokens, melhor seguimento de instruções e variantes mais leves (mini/nano).

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    Modelo generalista aprimorado com forte inteligência emocional, alucinações reduzidas e amplas habilidades multilíngues.

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Modelo generalista aprimorado com forte inteligência emocional, alucinações reduzidas e amplas habilidades multilíngues.

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    Introdução ao GPT-4o, uma variante projetada para IA multimodal avançada e eficiente.

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Introdução ao GPT-4o, uma variante projetada para IA multimodal avançada e eficiente.

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    Versão compacta e econômica do GPT-4o adaptada para aplicações que economizam recursos.

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Versão compacta e econômica do GPT-4o adaptada para aplicações que economizam recursos.

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GPT 4o Mini recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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    GPT-4 Turbo da OpenAI é mais rápido e barato, juntamente com o GPT-4, que possui fortes habilidades multimodais e de raciocínio.

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  • GPT 4 Turbo recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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GPT-4 Turbo da OpenAI é mais rápido e barato, juntamente com o GPT-4, que possui fortes habilidades multimodais e de raciocínio.

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GPT 4 Turbo recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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  • Visão Geral
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  • Descrição do Produto
    Como são determinadas?Informação
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    O modelo principal da xAI com 10× de capacidade computacional, modos de raciocínio avançados, integração com DeepSearch e suporte multimodal.

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    Segmento de Mercado
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  • Satisfação do Usuário
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  • Grok 3 Preview recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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  • Detalhes do Vendedor
    Expandir/Recolher Detalhes do Vendedor
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    Ano de Fundação
    2022
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O modelo principal da xAI com 10× de capacidade computacional, modos de raciocínio avançados, integração com DeepSearch e suporte multimodal.

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Indústrias
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Segmento de Mercado
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Grok 3 Preview recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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Nenhuma informação disponível
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Nenhuma informação disponível
0.0
Nenhuma informação disponível
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Detalhes do Vendedor
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2022
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  • Visão Geral
    Expandir/Recolher Visão Geral
  • Descrição do Produto
    Como são determinadas?Informação
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    Documento da API do modelo de visão cobrindo detecção de objetos, classificação e tarefas relacionadas ao processamento de imagens.

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    Segmento de Mercado
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  • Satisfação do Usuário
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  • Hunyuan Turbos recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
    0.0
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  • Detalhes do Vendedor
    Expandir/Recolher Detalhes do Vendedor
  • Detalhes do Vendedor
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    Tencent
    Ano de Fundação
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    51,145 seguidores no Twitter
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    Propriedade
    OTC: TCEHY
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Documento da API do modelo de visão cobrindo detecção de objetos, classificação e tarefas relacionadas ao processamento de imagens.

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Indústrias
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Hunyuan Turbos recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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Tencent
Ano de Fundação
1998
Localização da Sede
Shenzhen, Guangdong
Twitter
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Propriedade
OTC: TCEHY
  • Visão Geral
    Expandir/Recolher Visão Geral
  • Descrição do Produto
    Como são determinadas?Informação
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    Página oficial da Meta descrevendo a série de modelos Llama 3 e suas capacidades.

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    Segmento de Mercado
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  • Satisfação do Usuário
    Expandir/Recolher Satisfação do Usuário
  • Llama 3.1 405B recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
    0.0
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    0.0
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  • Detalhes do Vendedor
    Expandir/Recolher Detalhes do Vendedor
  • Detalhes do Vendedor
    Vendedor
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Página oficial da Meta descrevendo a série de modelos Llama 3 e suas capacidades.

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Llama 3.1 405B recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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    Segmento de Mercado
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  • Satisfação do Usuário
    Expandir/Recolher Satisfação do Usuário
  • Llama 3.1 70B recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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Llama 3.1 70B recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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    Expandir/Recolher Visão Geral
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    Atualização detalhada da Meta sobre as melhorias e aplicações da família de modelos Llama 3.1.

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  • Satisfação do Usuário
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  • Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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Atualização detalhada da Meta sobre as melhorias e aplicações da família de modelos Llama 3.1.

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Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
0.0
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0.0
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0.0
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  • Não temos suficientes dados de avaliações para compartilhar quem usa este produto. Escreva uma avaliação para contribuir, ou saiba mais sobre geração de avaliações.
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    Segmento de Mercado
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  • Satisfação do Usuário
    Expandir/Recolher Satisfação do Usuário
  • Llama 3.3 Nemotron 49B recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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Llama 3.3 Nemotron 49B recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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  • Não temos suficientes dados de avaliações para compartilhar quem usa este produto. Escreva uma avaliação para contribuir, ou saiba mais sobre geração de avaliações.
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  • Satisfação do Usuário
    Expandir/Recolher Satisfação do Usuário
  • Llama 3 70B recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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    Expandir/Recolher Detalhes do Vendedor
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Segmento de Mercado
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Llama 3 70B recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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    Modelo Llama 4 Maverick 17B da Meta ajustado para tarefas de instrução com suporte a contexto longo.

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Modelo Llama 4 Maverick 17B da Meta ajustado para tarefas de instrução com suporte a contexto longo.

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    Llama 4 variante Scout otimizada para inferência mais rápida e multitarefa.

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Llama 4 variante Scout otimizada para inferência mais rápida e multitarefa.

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    Lançado em maio de 2025, oferece "igual ou superior" a 90% do desempenho do Claude 3.7, com preço competitivo ($0,40/$2 por token) e disponível nas principais plataformas de nuvem.

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Mistral
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2023
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  • Visão Geral
    Expandir/Recolher Visão Geral
  • Descrição do Produto
    Como são determinadas?Informação
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    MPT-7B é um transformer no estilo decodificador pré-treinado do zero em 1T tokens de texto e código em inglês. Este modelo foi treinado pela MosaicML. MPT-7B faz parte da família de modelos MosaicPret

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  • MPT-7B recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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  • Detalhes do Vendedor
    Expandir/Recolher Detalhes do Vendedor
  • Detalhes do Vendedor
    Vendedor
    MosaicML
    Ano de Fundação
    2021
    Página do LinkedIn®
    www.linkedin.com
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Descrição do Produto
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MPT-7B é um transformer no estilo decodificador pré-treinado do zero em 1T tokens de texto e código em inglês. Este modelo foi treinado pela MosaicML. MPT-7B faz parte da família de modelos MosaicPret

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MPT-7B recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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Vendedor
MosaicML
Ano de Fundação
2021
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  • Visão Geral
    Expandir/Recolher Visão Geral
  • Descrição do Produto
    Como são determinadas?Informação
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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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  • Satisfação do Usuário
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  • NeoLang recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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  • Detalhes do Vendedor
    Expandir/Recolher Detalhes do Vendedor
  • Detalhes do Vendedor
    Vendedor
    Neospace
    Ano de Fundação
    2023
    Localização da Sede
    Uberlândia, BR
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Descrição do Produto
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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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NeoLang recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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Vendedor
Neospace
Ano de Fundação
2023
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Uberlândia, BR
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  • Visão Geral
    Expandir/Recolher Visão Geral
  • Descrição do Produto
    Como são determinadas?Informação
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    Introduz o modelo de raciocínio o1 na API com chamada de função, suporte a visão, saídas estruturadas, Pref-Fine-Tuning e atualizações em tempo real/WebRTC.

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  • Detalhes do Vendedor
    Vendedor
    OpenAI
    Ano de Fundação
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    Localização da Sede
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Descrição do Produto
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Introduz o modelo de raciocínio o1 na API com chamada de função, suporte a visão, saídas estruturadas, Pref-Fine-Tuning e atualizações em tempo real/WebRTC.

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Detalhes do Vendedor
Vendedor
OpenAI
Ano de Fundação
2015
Localização da Sede
San Francisco, CA
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  • Visão Geral
    Expandir/Recolher Visão Geral
  • Descrição do Produto
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    Guias explicando como ajustar o esforço de raciocínio e otimizar o uso de prompt/controle do o1.

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    Expandir/Recolher Satisfação do Usuário
  • o1 Mini recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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  • Detalhes do Vendedor
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  • Detalhes do Vendedor
    Vendedor
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    Ano de Fundação
    2015
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Guias explicando como ajustar o esforço de raciocínio e otimizar o uso de prompt/controle do o1.

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Vendedor
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  • Visão Geral
    Expandir/Recolher Visão Geral
  • Descrição do Produto
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    Documentação oficial para o o1, detalhando seu controle de esforço de raciocínio, entrada multimodal, custo e níveis de uso.

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Documentação oficial para o o1, detalhando seu controle de esforço de raciocínio, entrada multimodal, custo e níveis de uso.

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    Introdução dos modelos o3 e o4-mini da OpenAI, equilibrando raciocínio poderoso com uso de ferramentas e suporte multimodal de imagem.

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    Combina raciocínio em etapas profundas (o3) com uma variante de raciocínio leve e econômica (o4-mini), cada uma com suporte para uso de ferramentas multimodais.

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Combina raciocínio em etapas profundas (o3) com uma variante de raciocínio leve e econômica (o4-mini), cada uma com suporte para uso de ferramentas multimodais.

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    LLM focado em criatividade e geração de ideias para escritores

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LLM focado em criatividade e geração de ideias para escritores

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    Variante de LLM especializada no domínio financeiro para redação e análise relacionadas a finanças.

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    LLM do domínio médico projetado para conteúdo e comunicação em saúde.

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    Variante ligeiramente menor otimizada para geração de conteúdo criativo.

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Vendedor
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    Palmyra X5 LLM da Writer.com é adaptado para tarefas avançadas de escrita e geração de conteúdo.

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Palmyra X5 LLM da Writer.com é adaptado para tarefas avançadas de escrita e geração de conteúdo.

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Palmyra X5 recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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Vendedor
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    Expandir/Recolher Visão Geral
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    Modelo Phi-3 de tamanho médio com janela de contexto de 4k e ajuste de instruções.

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Modelo Phi-3 de tamanho médio com janela de contexto de 4k e ajuste de instruções.

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  • Descrição do Produto
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    O modelo Phi 3 da Microsoft Azure está redefinindo as capacidades dos modelos de linguagem em larga escala na nuvem.

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  • Phi 3 Mini 128k recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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    Expandir/Recolher Detalhes do Vendedor
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O modelo Phi 3 da Microsoft Azure está redefinindo as capacidades dos modelos de linguagem em larga escala na nuvem.

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    Expandir/Recolher Visão Geral
  • Descrição do Produto
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    Variante menor do modelo Phi-3 com contexto estendido de 8k tokens e capacidades de instrução.

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Variante menor do modelo Phi-3 com contexto estendido de 8k tokens e capacidades de instrução.

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Phi 3 Small 8k recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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Vendedor
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  • Visão Geral
    Expandir/Recolher Visão Geral
  • Descrição do Produto
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    Modelo Pixtral da Mistral otimizado para ajuste de instruções com tamanho de parâmetro grande.

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    Expandir/Recolher Satisfação do Usuário
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Modelo Pixtral da Mistral otimizado para ajuste de instruções com tamanho de parâmetro grande.

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Pixtral Large recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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Mistral
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    Expandir/Recolher Visão Geral
  • Descrição do Produto
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    Modelo Qwen2.5 de linguagem visual combinando visão e texto, otimizado para casos de uso instrutivos, hospedado no Hugging Face.

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    Indústrias
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    Segmento de Mercado
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  • Satisfação do Usuário
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  • Qwen 2.5 Max recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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Modelo Qwen2.5 de linguagem visual combinando visão e texto, otimizado para casos de uso instrutivos, hospedado no Hugging Face.

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Qwen 2.5 Max recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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    Expandir/Recolher Visão Geral
  • Descrição do Produto
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    Modelo Qwen 2.5 Visual-Language 32B ajustado para tarefas de seguimento de instruções.

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  • Qwen2.5 VL 32B recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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Modelo Qwen 2.5 Visual-Language 32B ajustado para tarefas de seguimento de instruções.

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Qwen2.5 VL 32B recursos e classificações de usabilidade que preveem a satisfação do usuário
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    Modelo Visual-Linguagem Qwen 2.5 Maior 72B otimizado para tarefas multimodais baseadas em instruções.

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Modelo Visual-Linguagem Qwen 2.5 Maior 72B otimizado para tarefas multimodais baseadas em instruções.

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    Blog sobre modelos de linguagem visual Qwen 2 focados na integração da visão e compreensão de texto.

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    Blog detalhando o Qwen 2.5 Max, um modelo multimodal em larga escala com capacidades aprimoradas de visão e linguagem.

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    Guia da Aliyun sobre suas ferramentas de estúdio de IA de visão para construir e implantar modelos de visão-linguagem.

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    Red Hat® Enterprise Linux® AI é uma plataforma de modelo de base para desenvolver, testar e executar perfeitamente os modelos de linguagem de grande porte (LLMs) da família Granite para aplicações emp

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    Vendedor
    Red Hat
    Ano de Fundação
    1993
    Localização da Sede
    Raleigh, NC
    Twitter
    @RedHat
    295,491 seguidores no Twitter
    Página do LinkedIn®
    www.linkedin.com
    19,596 funcionários no LinkedIn®
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Red Hat® Enterprise Linux® AI é uma plataforma de modelo de base para desenvolver, testar e executar perfeitamente os modelos de linguagem de grande porte (LLMs) da família Granite para aplicações emp

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    SEO2LLM mostra como a sua marca é visível nas respostas de IA como ChatGPT, Gemini e Perplexity em um clique.

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    O Solar Pro é um modelo de linguagem de ponta (LLM) desenvolvido pela Upstage, projetado para oferecer capacidades de processamento de linguagem natural de alto desempenho enquanto opera de forma efic

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    Ano de Fundação
    2020
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    @upstageai
    1,086 seguidores no Twitter
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O Solar Pro é um modelo de linguagem de ponta (LLM) desenvolvido pela Upstage, projetado para oferecer capacidades de processamento de linguagem natural de alto desempenho enquanto opera de forma efic

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