Kimi K2 vs Fuego 4: ¿Cuál es el mejor maniquí de código rajado?
Kimi K2 (por Moonshot Ai) y Fuego 4 (por meta) son modelos de jerga grandes (LLM) de última engendramiento basados en Obra de mezcla de expertos (MOE). Cada maniquí se especializa en diferentes áreas y está dirigido a casos de uso avanzados, con diferentes fortalezas y filosofías. Hasta hace una semana, Fuego 4 era el […]
Construyendo un agente de IA con Lumbre 4 y autógeno
La clan de modelos LLAMA 4 de Meta’s está descartando el mundo siempre innovador de la IA. Estos modelos están revolucionando cómo construimos sistemas inteligentes con sus capacidades multimodales nativas. Cuando LLAMA 4 Combina con el autógeno, desbloquea todo el potencial de construir agentes de IA dinámicos, receptivos y robustos. Aprovechando la integración entre Lumbre […]
Presentación del boyada Lumbre 4 en Azure Ai Foundry y Azure Databricks
Estamos entusiasmados de compartir los primeros modelos en el boyada Lumbre 4 están disponibles hoy en Azure Ai Foundry y Azure Databricks, que permite a las personas construir experiencias multimodales más personalizadas. Estos modelos de Meta están diseñados para integrar a la perfección los tokens de texto y visión en una columna vertebral de maniquí […]
Presentación de Meta’s Claridad 4 en la plataforma de inteligencia de datos de Databricks
Miles de empresas ya usan modelos de LLAMA en la plataforma de inteligencia de datos Databricks para respaldar aplicaciones, agentes y flujos de trabajo de IA. Hoy, estamos emocionados de asociarnos con Meta para brindarle su última serie de modelos,LLAMA 4—Ashacer hoy en muchos espacios de trabajo de Databricks y desplegando a través de AWS, […]
Meta’s Apasionamiento 4 Modelos de idiomas grandes ahora disponibles en Snowflake Cortex AI
Snowflake es la única plataforma de datos en la nubarrón con integración nativa a modelos principales de OpenAI y antrópico, así como de otros. Al integrar LLAMA 4 en Snowflake Cortex AI, estamos proporcionando a nuestros clientes acercamiento a modelos de IA de vanguardia para que puedan construir aplicaciones inteligentes y agentes de datos, todo […]
Lumbre 3.3 70B ya adecuado en Amazon SageMaker JumpStart
Hoy nos complace anunciar que Lumbre 3.3 70B de Meta está adecuado en Inicio rápido de Amazon SageMaker. Lumbre 3.3 70B marca un avance emocionante en el expansión de modelos de idioma ilustre (LLM), que ofrece un rendimiento comparable al de versiones más grandes de Lumbre con menos bienes computacionales. En esta publicación, exploramos cómo […]
Hacer que la IA sea más accesible: hasta un 80% de parquedad de costos con Meta Fogata 3.3 en Databricks
A medida que las empresas crean sistemas de agentes para ofrecer aplicaciones de IA de ingreso calidad, continuamos ofreciendo optimizaciones para ofrecer la mejor rentabilidad caudillo a nuestros clientes. Nos complace anunciar la disponibilidad del maniquí Meta Fogata 3.3 en el Plataforma de inteligencia de datos Databricksy actualizaciones importantes de Mosaic AI Servicio maniquí precios […]
Presentamos Meta Apasionamiento 3.2 en Databricks: modelos de lengua más rápidos y modelos multimodales potentes
Estamos entusiasmados de asociarnos con Meta para divulgar los últimos modelos de la serie Apasionamiento 3 en el Plataforma de inteligencia de datos Databricks. Los pequeños modelos textuales en esta traducción de Apasionamiento 3.2 permiten a los clientes construir sistemas rápidos en tiempo vivo, y los modelos multimodales más grandes marcan la primera vez que […]
Ajuste fino de Pasión 3.1 con secuencias largas
Nos complace anunciar que Entrenamiento del maniquí de IA en cerámica Ahora es compatible con la largura de contexto completa de 131 000 tokens al ajustar la clan de modelos Meta Pasión 3.1. Con esta nueva capacidad, los clientes de Databricks pueden crear sistemas de recuperación, engendramiento aumentada (RAG) o uso de herramientas de anciano calidad […]
Dando vida a Fogata 3
Fogata 3 es el LLM adecuado abiertamente más capaz de Meta hasta la plazo y el recientemente arrojado Fogata 3.1 Permitirá nuevos flujos de trabajo, como la procreación de datos sintéticos y la destilación de modelos, con una flexibilidad, un control y capacidades de última procreación inigualables que rivalizan con los mejores modelos de código […]