Llama-3.1-8B-onnx-ryzenai-npu是由AMD基於Meta的Llama-3.1-8B模型開發的優化版本，專門針對AMD Ryzen AI NPU進行優化部署。該模型通過Quark量化、OGA模型構建器和NPU專用後處理技術，在保持高質量文本生成能力的同時，顯著提升了在AMD硬件上的推理效率。

自然語言處理Onnx英語

DINOv3是Meta AI開發的一系列通用視覺基礎模型，無需微調即可在廣泛的視覺任務中超越專門的先進模型。該模型採用自監督學習方式，生成高質量的密集特徵，在圖像分類、分割、深度估計等多種任務中表現出色。

計算機視覺Transformers英語

DINOv3是Meta AI開發的多功能視覺基礎模型，無需微調就能在廣泛視覺任務中超越專業模型。該模型能生成高質量密集特徵，在各種視覺任務中表現出色，顯著超越了以往的自監督和弱監督基礎模型。

計算機視覺Transformers英語

DINOv3是Meta AI開發的一系列通用視覺基礎模型，無需微調就能在多種視覺任務中超越專門的先進模型。該模型採用Vision Transformer架構，在16.89億張網絡圖像上預訓練，能生成高質量的密集特徵，在圖像分類、分割、檢索等任務中表現出色。

計算機視覺Transformers英語

基於Meta Llama-3.3-70B-Instruct的大語言模型，經過多階段訓練優化，在推理、聊天等任務上表現出色，支持多種語言，適用於多種AI應用場景。採用神經架構搜索技術優化，能夠在單個H100-80GB GPU上高效運行。

自然語言處理Transformers英語

這是基於Meta AI的LLaMA 3.1基礎模型的衍生模型，專門針對AMD Ryzen™ AI NPU上的FastFlowLM進行了優化，僅適用於XDNA2架構。模型保留了Meta發佈的核心架構和權重，可能針對特定應用進行了微調、量化或適配。

這是Meta AI發佈的LLaMA 3.2 1B Instruct模型的優化變體，專門針對AMD Ryzen™ AI NPU（XDNA2架構）上的FastFlowLM進行優化。模型保留了原始架構和權重，通過量化、底層調優等技術提升在NPU上的運行效率。

Llama-4-Scout是Meta推出的Llama 4系列模型之一，採用混合專家（MoE）架構，是原生多模態AI模型，支持文本和圖像輸入，在多語言文本理解和視覺任務方面表現出色。該模型具有17B參數，16個專家，專為商業和研究用途設計。

多模態Safetensors多語言

Llama 4系列是Meta推出的原生多模態AI模型，採用混合專家架構，支持文本和圖像交互，在多種語言和視覺任務中表現卓越。

多模態Transformers多語言

Llama 4系列是Meta推出的原生多模態AI模型，支持文本和圖像交互，採用混合專家架構，在文本和圖像理解方面表現卓越。

多模態Transformers多語言

Llama 4 Scout是Meta推出的原生多模態AI模型，支持多語言文本和圖像理解，採用混合專家架構，在文本和圖像理解方面具有行業領先性能。

多模態Transformers多語言

Llama 4系列是Meta開發的多模態AI模型，支持文本與圖像交互，採用混合專家架構(MoE)，在文本和圖像理解領域具有領先性能。

多模態Transformers多語言

Llama 4 Scout是Meta推出的170億參數多模態AI模型，採用混合專家架構，支持12種語言和圖像理解。

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Llama 4 Maverick是Meta推出的原生多模態AI模型，採用混合專家架構，支持文本和圖像輸入，輸出多語言文本和代碼。

多模態Transformers多語言

Llama 4 Maverick 是 Meta 發佈的多模態 AI 模型，支持文本與圖像理解，採用混合專家架構（MoE），在多語言文本和代碼生成任務中表現優異。

多模態Transformers多語言

Llama 4 Scout是Meta推出的17B參數/16專家混合的多模態AI模型，支持12種語言和圖像理解，具有行業領先性能。

多模態Transformers多語言

Llama 4 Maverick是Meta開發的多模態AI模型，採用混合專家架構，支持文本和圖像理解，具有170億激活參數和4000億總參數。

多模態Transformers多語言

Llama 4系列是Meta開發的多模態AI模型，支持文本和圖像理解，採用混合專家架構。

多模態Transformers多語言

Llama 4 Scout是Meta開發的多模態AI模型，採用混合專家架構，支持12種語言的文本和圖像交互，具有17B激活參數和109B總參數。

多模態Transformers多語言

Llama 4 Maverick是Meta推出的170億參數多模態AI模型，採用混合專家架構(MoE)，支持多語言文本和圖像理解，具備128個專家模塊。

多模態Transformers多語言