Lista de modelos primários do Google
A tabela a seguir lista os modelos primários do Google disponíveis no Model Garden:
| Nome do modelo | Modalidade | Descrição | Guias de início rápido |
|---|---|---|---|
| Gemini 2.5 Flash (pré-lançamento) | Idioma, áudio e visão | Modelo de pensamento projetado para equilibrar preço e desempenho. | Card de modelo |
| Gemini 2.5 Pro (pré-lançamento) | Idioma, áudio e visão | Modelo de pensamento com recursos de última geração e capacidades aprimoradas. | Card de modelo |
| Gemini 2.0 Flash | Idioma, áudio e visão | O modelo de trabalho para todas as tarefas diárias e recursos com desempenho aprimorado e suporte à API Live em tempo real. | Card de modelo |
| Gemini 2.0 Flash-Lite | Idioma, áudio e visão | O modelo Flash mais rápido e econômico. Ele oferece melhor qualidade do que o 1.5 pelo mesmo preço e velocidade. | Card de modelo |
| Imagen para geração de imagens | Vision | Crie imagens com nível de estúdio em escala usando comandos de texto. Você também pode usar esse modelo para aumentar a resolução de imagens. | Card de modelo |
| Imagen para edição e personalização | Vision | Edite ou use o aprendizado com poucos exemplos para criar imagens com qualidade de estúdio em escala usando imagens de base e comandos de texto ou imagens de referência e comandos de texto. | Card de modelo |
| Segmentação de imagens da Vertex (pré-lançamento) | Vision | Use comandos de texto ou rabiscos para segmentar uma imagem. Com a segmentação de imagens, é possível, por exemplo, detectar objetos, remover o plano de fundo de uma imagem ou segmentar o primeiro plano dela. | Card de modelo |
| Imagem para legendas e VQA | Idioma | Gera uma descrição relevante para uma determinada imagem. | Card de modelo |
| Embeddings para multimodal | Visão | Gera vetores com base em imagens, que podem ser usadas para tarefas downstream, como classificação e pesquisa de imagens. | Card de modelo |
| Chirp 2 | Voz | O Chirp 2 é um modelo de reconhecimento de fala automático (ASR, na sigla em inglês) multilíngue desenvolvido pelo Google que transcreve áudio (conversão de voz em texto). Em comparação com a primeira geração de modelos do Chirp, o Chirp 2 tem mais precisão e velocidade e novos recursos, como marcas de tempo no nível da palavra, adaptação de modelo e tradução simultânea. | Card de modelo |
Lista de modelos com receitas de ajuste ou disponibilização de código aberto no Model Garden
A tabela a seguir lista os modelos de OSS compatíveis com ajuste de código aberto ou receitas de veiculação no Model Garden:
| Nome do modelo | Modalidade | Descrição | Guia de início rápido |
|---|---|---|---|
| Llama 4 | Linguagem, visão | Uma família de modelos multimodais que usam a arquitetura de Mixture-of-Experts (MoE) e fusão antecipada. | Colab Card de modelo |
| Llama 3.3 | Idioma | O modelo de linguagem grande (LLM) multilíngue Meta Llama 3.3 é um modelo generativo pré-treinado e ajustado por instrução em 70B (entrada/saída de texto). | Card de modelo |
| Flux | Vision | Um modelo transformador de fluxo retificado de 12 bilhões de parâmetros que gera imagens de alta qualidade com base em descrições de texto. | Card de modelo |
| PromptGuard | Idioma | Proteja as entradas de LLM contra técnicas de jailbreak e injeções indiretas. | Card de modelo |
| Llama 3.2 | Idioma | Uma coleção de modelos de linguagem grandes que são multilíngues, generativos, pré-treinados e ajustados por instrução nos tamanhos 1B e 3B. | Card de modelo |
| Llama 3.2-Vision | Linguagem, visão | Uma coleção de modelos de linguagem grandes multimodais de raciocínio de imagem, pré-treinados e ajustados por instrução, nos tamanhos 11B e 90B. Esses modelos são otimizados para reconhecimento visual, raciocínio e legendagem de imagens, além de respostas a perguntas gerais sobre uma imagem. | Card de modelo |
| Llama Guard 3 | Idioma | Um modelo pré-treinado Llama-3.1-8B que foi ajustado para classificação de segurança de conteúdo. | Card de modelo |
| Qwen2 | Idioma | Implante o Qwen2, uma série de modelos de linguagem grandes de fundação. | Colab Card de modelo |
| Phi-3 | Idioma | Implante o Phi-3, uma série de modelos de linguagem grande de fundação. | Colab Card de modelo |
| E5 | Idioma | Implantar o E5, uma série de modelos de embedding de texto. | Colab Card de modelo |
| ID instantâneo | Linguagem, visão | Implante o Instant ID, um modelo de geração de texto para imagem que preserva a identidade. | Colab Card de modelo |
| Llama 3 | Idioma | Faça análises e criações com os modelos Llama 3 da Meta (8B, 70B, 405B) na Vertex AI. | Card de modelo |
| Gemma 3n | Idioma, visão, áudio | Modelos de peso abertos (E2B, E4B) que são criados com as mesmas pesquisa e tecnologia usadas para criar os modelos do Google Gemini. | Card de modelo |
| O Gemma 3 | Linguagem, visão | Modelos de peso abertos (1B somente texto, 4B, 12B, 27B) que são criados com as mesmas pesquisa e tecnologia usadas para criar os modelos do Google Gemini. | Card de modelo |
| Gemma 2 | Idioma | Modelos de peso abertos (9B, 27B) que são criados com as mesmas pesquisa e tecnologia usadas para criar os modelos do Google Gemini. | Card de modelo |
| Gemma | Idioma | Modelos de peso abertos (2B, 7B) que são criados com as mesmas pesquisa e tecnologia usadas para criar os modelos do Google Gemini. | Card de modelo |
| CodeGemma | Idioma | Modelos de peso aberto (2B, 7B) para geração e preenchimento de código, desenvolvidos com as mesmas pesquisa e tecnologia usadas para criar os modelos Gemini do Google. | Card de modelo |
| PaliGemma 2 | Linguagem, visão | Modelos 3B, 10B e 28B de peso aberto para tarefas de legendagem de imagens, perguntas visuais e respostas, criados com as mesmas pesquisa e tecnologia usadas para criar os modelos Gemini do Google. | Card de modelo |
| PaliGemma | Linguagem, visão | Modelo 3B de peso aberto para tarefas de legendagem de imagens, perguntas visuais e respostas, criado com as mesmas pesquisa e tecnologia usadas para criar os modelos Gemini do Google. | Card de modelo |
| ShieldGemma 2 | Linguagem, visão | Modelo de peso aberto 4B treinado no ponto de verificação de TI 4B da Gemma 3 para classificação de segurança de imagens em categorias principais que recebem imagens e geram rótulos de segurança por política. | Card de modelo |
| TxGemma | Idioma | Modelos de peso abertos (2B, 9B, 27B) projetados para desenvolvimento terapêutico e criados com base no Gemma 2. | Card de modelo |
| MedGemma | Linguagem, visão | Modelos de peso abertos (4B, 27B) projetados para performance na compreensão de texto e imagens médicas. | Card de modelo |
| MedSigLIP | Linguagem, visão | Modelo de peso aberto (codificador de visão de 400 milhões de parâmetros e codificador de texto de 400 milhões de parâmetros) projetado para codificar imagens e textos médicos em um espaço de embedding comum. | Card de modelo |
| T5Gemma | Idioma | Modelos codificador-decodificador de peso aberto (2B-2B, 9B-9B, 9B-2B, S-S, B-B, L-L, M-L, XL-XL) criados com a mesma pesquisa e tecnologia usadas para criar os modelos Gemini do Google. | Card de modelo |
| Vicuna v1.5 | Idioma | Implante os modelos da série Vicuna v1.5, que são modelos de fundação ajustados com LLama2 para geração de texto. | Card de modelo |
| NLLB | Idioma | Implante modelos da série nllb para tradução em vários idiomas. | Card de modelo Colab |
| Mistral-7B | Idioma | Implante o Mistral-7B, um modelo de fundação para geração de texto. | Card de modelo |
| BioGPT | Idioma | Implante o BioGPT, um modelo generativo de texto para o domínio biomédico. | Card de modelo Colab |
| BiomedCLIP | Linguagem, visão | Implante o BiomedCLIP, um modelo de fundação multimodal para o domínio biomédico. | Card de modelo Colab |
| ImageBind | Idioma, visão, áudio |
Implante o ImageBind, um modelo de fundação para incorporação multimodal. | Card de modelo Colab |
| DITO | Linguagem, visão | Ajuste e implante o DITO, um modelo de fundação multimodal para tarefas de detecção de objetos de vocabulário aberto. | Card de modelo Colab |
| OWL-ViT v2 | Linguagem, visão | Implante o OWL-ViT v2, um modelo de fundação multimodal para tarefas de detecção de objetos de vocabulário aberto. | Card de modelo Colab |
| FaceStylizer (Mediapipe) | Vision | Um pipeline generativo para transformar imagens de rostos humanos em um novo estilo. | Card de modelo Colab |
| Llama 2 | Idioma | Ajuste e implante os modelos de fundação Llama 2 da Meta (7B, 13B, 70B) na Vertex AI. | Card de modelo |
| Code Llama | Idioma | Implante os modelos de fundação Code Llama da Meta (7B, 13B, 34B) na Vertex AI. | Card de modelo |
| Falcon-instruct | Idioma | Ajuste e implante modelos Falcon-instruct (7B, 40B) usando PEFT. | Colab Card de modelo |
| OpenLLaMA | Idioma | Ajuste e implante modelos OpenLLaMA (3B, 7B, 13B) usando PEFT. | Colab Card de modelo |
| T5-FLAN | Idioma | Ajuste e implante o T5-FLAN (base, pequeno, grande). | Card de modelo (pipeline de ajuste fino incluso) |
| BERT | Idioma | Ajuste e implante o BERT usando PEFT. | Colab Card de modelo |
| BART-large-cnn | Idioma | Implante o BART, um modelo codificador-codificador de transformação (seq2seq) com um codificador bidirecional (do tipo BERT) e um decodificador autorregressivo (do tipo GPT). | Colab Card de modelo |
| RoBERTa-large | Idioma | Ajuste e implante o RoBERTa-large usando PEFT. | Colab Card de modelo |
| XLM-RoBERTa-large | Idioma | Ajuste e implante o XLM-RoBERTa-large (uma versão multilíngue do RoBERTa) usando PEFT. | Colab Card de modelo |
| Stable Diffusion XL v1.0 | Linguagem, visão | Implante o Stable Diffusion XL v1.0, que é compatível com geração de texto para imagem. | Colab Card de modelo |
| Stable Diffusion XL Lightning | Linguagem, visão | Implante o Stable Diffusion XL Lightning, um modelo de geração de texto para imagem. | Colab Card de modelo |
| Stable Diffusion v2.1 | Linguagem, visão | Ajuste e implante o Stable Diffusion v2.1 (compatível com a geração de texto para imagem) usando o DreamBooth. | Colab Card de modelo |
| Stable Diffusion 4x Upscaler | Linguagem, visão | Implante o Stable Diffusion 4x Upscaler, que é compatível com a super-resolução de imagens condicionadas por texto. | Colab Card de modelo |
| InstructPix2Pix | Linguagem, visão | Implante o InstructPix2Pix, que é compatível com a edição de imagens usando um comando de texto. | Colab Card de modelo |
| Stable Diffusion Inpainting | Linguagem, visão | Ajuste e implante o Stable Diffusion Inpainting, que é compatível com retoque de uma imagem mascarada usando um comando de texto. | Colab Card de modelo |
| SAM | Linguagem, visão | Implante o Segment Anything, que é compatível com a segmentação de imagens zero-shot. | Colab Card de modelo |
| Recuperação de imagens compostas do Pic2Word | Linguagem, visão | Implante o Pic2Word, que é compatível com a recuperação multimodal de imagens compostas. | Colab Card de modelo |
| BLIP2 | Linguagem, visão | Implante o BLIP2, que é dá suporte à legendagem de imagens e resposta a perguntas visuais. | Colab Card de modelo |
| Open-CLIP | Linguagem, visão | Ajuste e implante o Open-CLIP, que é compatível com a classificação zero-shot. | Colab Card de modelo |
| F-VLM | Linguagem, visão | Implante o F-VLM, que dá suporte à detecção de objetos de imagem de vocabulário aberto. | Colab Card de modelo |
| tfhub/EfficientNetV2 | Vision | Ajuste e implante a implementação do TensorFlow Vision do modelo de classificação de imagens EfficientNetV2. | Colab Card de modelo |
| EfficientNetV2 (TIMM) | Vision | Ajuste e implante a implementação do PyTorch do modelo de classificação de imagens EfficientNetV2. | Colab Card de modelo |
| EfficientNetV2/Reservado | Vision | Ajuste e implante o checkpoint reservado do Google do modelo de classificação de imagens EfficientNetV2. | Colab Card de modelo |
| EfficientNetLite (MediaPipe) | Vision | Ajuste o modelo de classificação de imagens EfficientNetLite com o criador de modelos MediaPipe. | Colab Card de modelo |
| tfvision/vit | Vision | Ajuste e implante o modelo de classificação de imagens ViT do TensorFlow Vision. | Colab Card de modelo |
| ViT (TIMM) | Vision | Ajuste e implante a implementação do PyTorch do modelo de classificação de imagens ViT. | Colab Card de modelo |
| ViT/Reservado | Vision | Ajuste e implante o checkpoint reservado do Google do modelo de classificação de imagens ViT. | Colab Card de modelo |
| MaxViT/Reservado | Vision | Ajuste e implante o checkpoint reservado do Google do modelo de classificação de imagens MaxViT híbrido (CNN + ViT). | Colab Card de modelo |
| ViT (JAX) | Vision | Ajuste e implante a implementação do JAX do modelo de classificação de imagens ViT. | Colab Card de modelo |
| tfvision/SpineNet | Vision | Ajuste e implante a implementação do TensorFlow Vision do modelo de detecção de objetos SpineNet. | Colab Card de modelo |
| SpineNet/Reservado | Vision | Ajuste e implante o checkpoint reservado do Google do modelo de detecção de objetos SpineNet. | Colab Card de modelo |
| tfvision/YOLO | Vision | Ajuste e implante o modelo de detecção de objetos em fase única YOLO do TensorFlow Vision. | Colab Card de modelo |
| YOLO/Reservado | Vision | Ajuste e implante o checkpoint reservado do Google do YOLO, um modelo de detecção de objetos em única fase. | Colab Card de modelo |
| YOLOv8 (Keras) | Vision | Ajuste e implante a implementação do Keras do modelo YOLOv8 para detecção de objetos. | Colab Card de modelo |
| tfvision/YOLOv7 | Vision | Ajuste e implante o modelo YOLOv7 para detecção de objetos. | Colab Card de modelo |
| Rastreamento de objetos de vídeo do ByteTrack | Vision | Execute a previsão em lote para rastreamento de objetos de vídeo usando o rastreador ByteTrack. | Colab Card de modelo |
| ResNeSt (TIMM) | Vision | Ajuste e implante a implementação do PyTorch do modelo de classificação de imagens ResNeSt. | Colab Card de modelo |
| ConvNeXt (TIMM) | Vision | Ajuste e implante o ConvNeXt, um modelo puro de convolução para classificação de imagens inspirado no design do Vision Transformers. | Colab Card de modelo |
| CspNet (TIMM) | Vision | Ajuste e implante o modelo de classificação de imagens CSPNet (Cross Stage Partial Network). | Colab Card de modelo |
| Inception (TIMM) | Vision | Ajuste e implante o modelo de classificação de imagens Inception. | Colab Card de modelo |
| DeepLabv3+ (com checkpoint) | Vision | Ajuste e implante o modelo DeepLab-v3 Plus para segmentação de imagens semânticas. | Colab Card de modelo |
| Faster R-CNN (Detectron2) | Vision | Ajuste e implante a implementação do Detectron2 do modelo Faster R-CNN para detecção de objetos de imagem. | Colab Card de modelo |
| RetinaNet (Detectron2) | Vision | Ajuste e implante a implementação do Detectron2 do modelo RetinaNet para detecção de objetos de imagem. | Colab Card de modelo |
| Mask R-CNN (Detectron2) | Vision | Ajuste e implante a implementação do Detectron2 do modelo Mask R-CNN para detecção e segmentação de objetos de imagem. | Colab Card de modelo |
| ControlNet | Vision | Ajuste e implante o modelo de geração de texto para imagem do ControlNet. | Colab Card de modelo |
| MobileNet (TIMM) | Vision | Ajuste e implante a implementação do PyTorch do modelo de classificação de imagens MobileNet. | Colab Card de modelo |
| Classificação de imagens MobileNetV2 (MediaPipe) | Vision | Ajuste o modelo de classificação de imagens MobileNetV2 usando o criador de modelos MediaPipe. | Colab Card de modelo |
| Detecção de objetos MobileNetV2 (MediaPipe) | Vision | Ajuste o modelo de detecção de objetos MobileNetV2 usando o criador de modelos MediaPipe. | Colab Card de modelo |
| MobileNet-MultiHW-AVG (MediaPipe) | Vision | Ajuste o modelo de detecção de objetos MobileNet-MultiHW-AVG usando o criador de modelos MediaPipe. | Colab Card de modelo |
| DeiT | Vision | Ajuste e implante o modelo DeiT (transformadores de imagens com eficiência de dados) para classificação de imagens. | Colab Card de modelo |
| BEiT | Vision | Ajuste e implante o modelo BEiT (Bidirectional Encoder representation from Image Transformers) para classificação de imagens. | Colab Card de modelo |
| Reconhecimento de gestos da mão (MediaPipe) | Vision | Ajuste e implante no dispositivo os modelos de reconhecimento de gestos com a mão usando o MediaPipe. | Colab Card de modelo |
| Classificador médio de embedding de palavras (MediaPipe) | Vision | Ajuste e implante no dispositivo os modelos de classificador médio de embedding de palavras usando o MediaPipe. | Colab Card de modelo |
| Classificador MobileBERT (MediaPipe) | Vision | Ajuste e implante no dispositivo os modelos do Classificador MobileBERT usando o MediaPipe. | Colab Card de modelo |
| Classificação de videoclipes da MoViNet | Vídeo | Ajuste e implante modelos de classificação de videoclipes da MoViNet. | Colab Card de modelo |
| Reconhecimento de ações em vídeo da MoViNet | Vídeo | Ajuste e implante modelos da MoViNet para inferência de reconhecimento de ações. | Colab Card de modelo |
| LCM Stable Diffusion XL | Vision | Implante este modelo que usa o Modelo de Consistência Latente (LCM, na sigla em inglês) para melhorar a geração de imagens com base em texto em modelos de difusão latente, permitindo a criação de imagens mais rápida e de alta qualidade em menos etapas. | Colab Card de modelo |
| LLaVA 1.5 | Visão, linguagem | Implantar modelos LLaVA 1.5. | Colab Card de modelo |
| PyTorch-ZipNeRF | Visão, Vídeo | Treine o modelo Pytorch-ZipNeRF, uma implementação de última geração do algoritmo ZipNeRF no framework Pytorch, projetado para uma reconstrução 3D eficiente e precisa usando imagens 2D. | Colab Card de modelo |
| Mixtral | Idioma | Implante o modelo Mixtral, uma combinação de modelos de linguagem grandes (LLM) desenvolvidos pela Mistral AI. | Card de modelo |
| Lhama 2 (quantizada) | Idioma | Ajuste e implante uma versão quantizada dos modelos Llama 2 da Meta. | Colab Card de modelo |
| LaMa (Large Mask Inpainting) | Vision | Implante o LaMa, que usa Convoluções Rápidas de Fourier (FFC, na sigla em inglês), uma alta perda perceptível de campo receptivo e grandes máscaras de treinamento para retoques de imagens com resolução robusta. | Colab Card de modelo |
| AutoGluon | Tabular | Com o AutoGluon, é possível treinar e implantar modelos de machine learning de alta precisão e aprendizado profundo para dados tabulares. | Colab Card de modelo |
| MaMMUT | Linguagem, visão | Uma arquitetura de codificador de visão e de decodificador de texto para multimodais como respostas visuais a perguntas, recuperação de imagens-texto, recuperação de imagens de texto e geração de embeddings multimodais. | Colab Card de modelo |
| Whisper Large | Voz | Implante o Whisper Large, o modelo de ponta da OpenAI para reconhecimento automático de fala (ASR). | Colab Card de modelo |
Lista de modelos de parceiros disponíveis no Model Garden
Alguns modelos de parceiros são oferecidos como APIs gerenciadas no Model Garden da Vertex AI, também chamados de modelo como serviço. A tabela abaixo mostra os modelos de parceiros do Google disponíveis no Model Garden:
| Nome do modelo | Modalidade | Descrição | Guia de início rápido |
|---|---|---|---|
| Claude Opus 4 | Linguagem, visão | O modelo mais avançado da Anthropic e o modelo de programação mais moderno. O Claude Opus 4 oferece desempenho consistente em tarefas de longa duração que exigem esforço focado e milhares de etapas, expandindo significativamente o que os agentes de IA podem resolver. | Card de modelo |
| Claude Sonnet 4 | Linguagem, visão | O modelo de tamanho médio da Anthropic com inteligência superior para usos de alto volume, como programação, pesquisa detalhada e agentes. | Card de modelo |
| Claude 3.7 Sonnet da Anthropic | Linguagem, visão | Modelo líder do setor para programação e agentes de IA, além de ser o primeiro modelo Claude a oferecer raciocínio complexo. | Card de modelo |
| Claude 3.5 Sonnet v2 da Anthropic | Linguagem, visão | O Claude 3.5 Sonnet atualizado é um modelo de ponta para tarefas de engenharia de software do mundo real e recursos de agente. O Claude 3.5 Sonnet oferece esses avanços pelo mesmo preço e velocidade que o antecessor. | Card de modelo |
| Claude 3.5 Haiku da Anthropic | Linguagem, visão | O Claude 3.5 Haiku, a próxima geração do modelo mais rápido e econômico da Anthropic, é ideal para casos de uso em que a velocidade e a acessibilidade são importantes. | Card de modelo |
| Claude 3 Opus da Anthropic | Idioma | Um modelo de IA poderoso, com desempenho de alto nível em tarefas altamente complexas. Ele é capaz de lidar com comandos abertos e cenários não vistos com fluência notável e de compreensão semelhante à humana. | Card de modelo |
| Haiku do Claude 3 da Anthropic | Idioma | O modelo de texto e visão mais rápido da Anthropic para respostas quase instantâneas a consultas básicas, voltado para experiências de IA perfeitas que imitam interações humanas. | Card de modelo |
| Claude 3.5 Sonnet da Anthropic | Idioma | O Claude 3.5 Sonnet supera o Claude 3 Opus da Anthropic em uma ampla variedade de avaliações da Anthropic com a velocidade e o custo do modelo de nível médio da Anthropic, o Claude 3 Sonnet. | Card de modelo |
| DeepSeek-R1-0528 (pré-lançamento) | Idioma | A versão mais recente do modelo DeepSeek R1. | Card de modelo |
| Jamba 1.5 Large (pré-lançamento) | Idioma | O Jamba 1.5 Large da AI21 Labs tem respostas de qualidade superior, capacidade de processamento e preços competitivos em comparação com outros modelos da mesma classe de tamanho. | Card de modelo |
| Jamba 1.5 Mini (pré-lançamento) | Idioma | O Jamba 1.5 Mini da AI21 Labs tem equilíbrio entre qualidade, capacidade de processamento e custo. | Card de modelo |
| Llama 4 Maverick 17B-128E (GA) | Linguagem, visão | O maior e mais eficiente modelo do Llama 4, com recursos de programação, raciocínio e imagem. O Llama 4 Maverick 17B-128E é um modelo multimodal que usa a arquitetura de combinação de especialistas (MoE) e fusão antecipada. | Card de modelo |
| Llama 4 Scout 17B-16E (GA) | Linguagem, visão | O Llama 4 Scout 17B-16E oferece resultados de última geração para a classe de tamanho dele, superando as gerações anteriores do Llama e outros modelos abertos e proprietários em vários comparativos. O Llama 4 Scout 17B-16E é um modelo multimodal que usa a arquitetura de combinação de especialistas (MoE) e fusão antecipada. | Card de modelo |
| Llama 3.3 (GA) | Idioma | O Llama 3.3 é um modelo de 70B ajustado por instrução apenas para texto que oferece desempenho aprimorado em relação ao Llama 3.1 70B e ao Llama 3.2 90B quando usado para aplicativos apenas de texto. Além disso, para alguns aplicativos, o Llama 3.3 70B se aproxima da performance do Llama 3.1 405B. | Card de modelo |
| Llama 3.2 (pré-lançamento) | Linguagem, visão | Um modelo multimodal de 90B de tamanho médio que dá suporte ao raciocínio de imagem, como análise de gráficos e legendas de imagens. | Card de modelo |
| Llama 3.1 (GA e prévia) | Idioma |
Uma coleção de LLMs multilíngues otimizados para casos de uso de diálogo multilíngue, que superam muitos dos modelos de chat fechados e de código aberto em comparativos de mercado comuns. O Llama 3.1 405B está em disponibilidade geral (GA) e tem preço por dólar por 1 milhão de tokens. Veja mais em preços. O Llama 3.1 8B e o Llama 3.1 70B estão em pré-lançamento sem custos financeiros. |
Card de modelo |
| OCR do Mistral (25/05) | Linguagem, visão | O Mistral OCR (25.05) é uma API de reconhecimento óptico de caracteres para compreensão de documentos. O modelo compreende cada elemento de documentos, como mídia, texto, tabelas e equações. | Card de modelo |
| Mistral Small 3.1 (25/03) | Idioma | O Mistral Small 3.1 (25/03) é a versão mais recente do modelo Small da Mistral, com recursos multimodais e comprimento de contexto estendido. | Card de modelo |
| Mistral Large (24.11) | Idioma | O Mistral Large (24.11) é a próxima versão do modelo Mistral Large (24.07), agora com recursos aprimorados de raciocínio e chamada de função. | Card de modelo |
| Codestral (25.01) | Código | Um modelo de ponta projetado para geração de código, incluindo preenchimento no meio e preenchimento de código. | Card de modelo |