Llama 的主要功能
Llama 是 Meta 的开源大型语言模型系列，提供多个版本（3.1、3.2、3.3），具有不同的功能和大小。它支持多语言，具备图像理解的多模态能力，并且有轻量级版本适用于移动/边缘设备。这些模型的参数量从 1B 到 405B 不等，可以进行微调、蒸馏和部署在任何地方，适用于研究和商业用途。
多种模型变体: 提供从 1B 到 405B 参数的不同大小的模型，包括轻量级版本（1B、3B）、多模态模型（11B、90B）和旗舰 405B 模型
多模态能力: Llama 3.2 包括视觉支持的模型，可以理解图像、读取手写内容和分析图表等视觉数据
全面的开发栈: 包括 Llama Stack，具有内置的安全功能、工具调用能力和对多种编程语言的支持（Python、Node、Kotlin、Swift）
多语言支持: 支持多种语言，包括保加利亚语、加泰罗尼亚语、捷克语、丹麦语、德语、英语、西班牙语、法语等
Llama 的使用场景
移动应用: 轻量级模型（1B、3B）可以在移动设备上运行，用于任务如讨论摘要和日历管理
企业数据隐私: 像 Zoom 这样的公司使用 Llama 为 AI 助手提供支持，这些助手在通过聊天和会议摘要提高生产力的同时保持数据隐私
文档分析: 可以从包含图像、图表和图表的文档中提取和总结信息，用于商业智能
代码开发: 像 DoorDash 这样的公司使用 Llama 进行代码审查和回答复杂的技术问题
优点
开源且可自由用于研究和商业用途
灵活的部署选项（本地、云或边缘设备）
强大的多语言和多模态能力
缺点
大型模型需要大量的计算资源
可能需要针对特定用例进行微调
Llama 月度流量趋势
Llama 流量下降了 19.9%，月访问量为 120万。虽然在此期间没有关于 Llama 的直接更新或重大新闻，但 Llama 4 将于2025年4月发布，以及新模型 Scout 和 Maverick 的推出，可能导致用户期待，造成暂时的参与度下降。
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