Meta - Amazon Bedrock

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

Meta

Amazon Bedrock 提供下列中繼模型：

模型 Description
Llama 4 Maverick 17B InstructLlama 4 Maverick 是 Meta 的 170 億主動參數mixture-of-experts模型，擁有 128 名專家，針對多模式聊天和以下指示進行最佳化。
Llama 4 Scout 17B InstructLlama 4 Scout 是中繼的 170 億個作用中參數mixture-of-experts模型，具有 16 位專家和 10M個權杖內容視窗，用於長文件任務。
Llama 3.3 70B InstructLlama 3.3 70B Instruct 是中繼的 700 億個參數模型，具有更高的效率，透過 128K 內容視窗提供強大的推理和編碼效能。
Llama 3.2 11B InstructLlama 3.2 11B Instruct 是中繼的 110 億參數多模態模型，可處理具有 128K 內容視窗的文字和影像。
Llama 3.2 1B InstructLlama 3.2 1B Instruct 是 Meta 的超輕量 10 億參數模型，已針對裝置和邊緣部署進行最佳化。
Llama 3.2 3B InstructLlama 3.2 3B Instruct 是 Meta 的 30 億參數輕量型模型，專為摘要和以下指示等裝置任務而設計。
Llama 3.2 90B InstructLlama 3.2 90B Instruct 是中繼的 900 億參數多模態模型，可處理文字和影像以進行視覺化推理和文件理解。
Llama 3.1 405B InstructLlama 3.1 405B Instruct 是中繼最大的開放模型，具有 4，050 億個參數和 128K 內容視窗，支援工具使用和多語言任務。
Llama 3.1 70B InstructLlama 3.1 70B Instruct 是中繼的 700 億參數模型，具有延伸的 128K 內容視窗，並支援工具使用和程式碼產生。
Llama 3.1 8B InstructLlama 3.1 8B Instruct 是 Meta 的精簡 80 億參數模型，具有 128K 內容視窗，適用於邊緣部署和微調。
Llama 3 70B InstructLlama 3 70B Instruct 是中繼的 700 億參數指令調校模型，具有 8K 內容視窗，針對對話和類似助理的任務進行了最佳化。
Llama 3 8B InstructLlama 3 8B Instruct 是 Meta 的 80 億參數指令調校模型，具有 8K 內容視窗，專為在較小的基礎設施上高效部署而設計。