Claude 3

Famille de modèles IA nouvelle génération offrant une intelligence de pointe.

Produit OrdinaireChatModèle IATraitement du langage naturel

La famille de modèles Claude 3, lancée par Anthropic, représente la nouvelle génération de modèles d'IA. Elle comprend trois modèles aux capacités différentes : Claude 3 Haiku, Claude 3 Sonnet et Claude 3 Opus. Ces modèles établissent de nouvelles références sectorielles pour de nombreuses tâches cognitives, offrant des options allant des réponses instantanées au traitement de tâches complexes. Claude 3 se distingue par des améliorations dans l'analyse, la prédiction, la création de contenu, la génération de code et les conversations en langues autres que l'anglais, tout en démontrant d'excellentes performances en traitement visuel et en mémorisation de longs textes.

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Claude 3

Claude 3 Dernière situation du trafic

Claude 3 Tendance des visites

Claude 3 Distribution géographique des visites

Claude 3 Sources de trafic

Claude 3 Alternatives

Claude 3 — Famille de modèles IA nouvelle génération offrant une intelligence de pointe.

Finbar — Fournit des données financières de base mondiales, intégrables rapidement à vos modèles, pour une efficacité accrue des analystes financiers modernes.

Sonus-1 — Sonus-1 : une nouvelle ère pour les grands modèles de langage (LLM)

InternVL2_5-8B-MPO — Modèle linguistique large multi-modal, affichant des performances globales exceptionnelles.

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 — Modèle de génération de texte de 70 milliards de paramètres

ModernBERT — ModernBERT est un modèle d'encodeur nouvelle génération aux performances exceptionnelles.

Gemini 2.0 Flash Expérimental — Modèle d'IA haute performance développé par Google DeepMind

Q-RWKV-6 32B Instruct - Aperçu — Variante de modèle RWKV la plus puissante, surpassant plusieurs benchmarks en anglais.

CosyVoice Générateur de Voix 2.0 - 0.5B — Modèle de synthèse vocale performant et multilingue

PaliGemma 2 — PaliGemma 2 est un puissant modèle linguistique visuel, simple à optimiser.

OLMo 2 1124 7B Preference Mixture — Ensemble de données textuelles à grande échelle pour la recherche sur les mélanges de préférences

OLMo-2-1124-7B-DPO — Modèle de génération de texte avancé, prenant en charge le traitement de tâches diversifiées.

OLMo-2-1124-13B-DPO — Modèle linguistique performant pour l'anglais, adapté à diverses tâches.

OpenScholar — Modèle linguistique amélioré par la recherche pour la synthèse de littérature scientifique

dolmino-mix-1124 — Ensemble de données de haute qualité, utilisé pour la deuxième phase d'entraînement d'OLMo2.

ZipPy — Outil de détection rapide de texte généré par l'IA utilisant le taux de compression

LazyGraphRAG — Un modèle de génération augmentée par la recherche et enrichi par un graphe (RAG) qui établit de nouvelles normes en matière de qualité et de coût.

Llama-3.1-Tulu-3-8B-DPO — Modèle de génération de texte avancé, prenant en charge diverses tâches

Llama-3.1-Tulu-3-70B — Famille de modèles de pointe suivant les instructions, fournissant des données, du code et des guides open source.

Démo Qwen Turbo 1M — La démo Qwen Turbo 1M est un espace Hugging Face fourni par Qwen.

Qwen2.5-Coder-0.5B — Modèle de génération de code de 0,5B de paramètres de la série Qwen2.5-Coder

OuteTTS — Un modèle expérimental de texte à la parole

API xAI — API de modèles de base de la série Grok pour les développeurs

aya-101 — Modèle linguistique génératif multilingue

Modèles IBM Granite 3.0 — Modèles linguistiques IA haute performance IBM Granite 3.0

Ingénierie des Prompts — Un référentiel complet de ressources techniques sur l'ingénierie des prompts

SLM_Survey — Étude, mesure et analyse des petits modèles linguistiques

ColPali — Outil de recherche documentaire efficace basé sur un modèle linguistique visuel

Évaluation des biais dans les benchmarks des LLM — Projet de recherche explorant la tricherie dans les benchmarks automatiques des modèles linguistiques.

Échantillonnage basé sur l'entropie — Technique d'échantillonnage basée sur l'entropie, optimisant la diversité et la précision des sorties du modèle.