LLAMA 3的测试之旅：在GPT-4的阴影下前行

Meta终于发布了他们长期期待的LLAMA 3模型，这是一个开源模型，实际上提供了一系列新的功能，使得模型在回答问题时表现得更好。这对AI社区来说是一个真正的里程碑事件。

Meta正在发布新版本的Meta AI，这是一种可以在他们的应用程序和眼镜上提问的助手。他们的目标是构建世界上领先的AI，并使其对每个人可用。今天，他们用LLAMA更新了Meta AI，这是他们新的最先进的AI模型，他们正在将其开源。LLAMA 3的第一个版本的性能已经接近最大的LLAMA 2模型，而70亿参数的版本已经在某些基准测试中领先。

兄弟姐妹们，今天正好来拿一个经典问题初步测试了一下Llama3-70B模型，请看下面的截图，

首先在Replicate上用中文对其进行提问，请看下图，中文提问，还是英文回答给我，说明对中文理解还不太友好，

为了防止大模型对中文立即不行，我又用英文进行了提问，请看下图，英文的回答也没能完全理解题意。

我又去Meta.ai试了一下Llama3的效果，同样用中文和英文问了相同的这个经典的测试问题，

我继续测试了Nvidia的官网测试了一下，请看下面的截图，

最后去看了下Huggingface，请看结果，

让我们再来看下智谱轻言的回答，

个人感觉啊，Llama3的效果在这个问题上的回答还没有智谱轻言更靠谱，不过Llam3的开源，这个确实对行业是个非常振奋人心的消息。

总的来说，Meta的LLAMA 3在开源AI领域是一个重大突破，其卓越的性能和广泛的应用潜力预示着AI行业的新时代。

下面是体验Llam3的链接汇总

1，Llam3开源地址：

GitHub - meta-llama/llama3: The official Meta Llama 3 GitHub siteThe official Meta Llama 3 GitHub site. Contribute to meta-llama/llama3 development by creating an account on GitHub.https://github.com/meta-llama/llama32，LLam3在Replicate上的体验地址：

meta/meta-llama-3-70b-instruct – Run with an API on Replicatehttps://replicate.com/meta/meta-llama-3-70b-instruct3，LLam3在Meta上的体验地址：

Meta AIhttps://www.meta.ai/4，LLam3在huggingface上的体验地址：

HuggingChat (huggingface.co)https://huggingface.co/chat/5，LLam3在Nvidia上的体验地址：

Try NVIDIA NIM APIshttps://build.nvidia.com/explore/discover#llama3-70b