Catálogo de modelos de Meta

Muse Spark Open es un modelo multimodal de razonamiento de Meta con pesos abiertos, 816 mil millones de parámetros totales y 42 mil millones activos. Está diseñado para programación y tareas de agentes de largo plazo, con un contexto de 1 millón de tokens.

Muse Wonder es un modelo multimodal avanzado de razonamiento de Meta para agentes personales y profesionales, programación de larga duración y uso del ordenador. Combina Memoria Activa, que conserva el contexto relevante entre conversaciones, con Enfoque Activo, que le permite seguir trabajando ante obstáculos hasta alcanzar un objetivo.

Muse Wonder Full es un modelo de la serie Muse Wonder de Meta, diseñado para agentes profesionales y desarrollo de software a muy largo plazo. Comparte las capacidades Active Memory y Active Focus de Muse Wonder, y admite razonamiento con contexto largo y uso de herramientas.

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Muse Glimmer es un modelo multimodal de pesos abiertos con 30 mil millones de parámetros de Meta Superintelligence Labs, destilado de Muse Spark para agentes locales siempre activos, uso de herramientas, programación y comprensión de imágenes.

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Un clasificador de seguridad multimodal basado en Llama 4. Se utiliza para moderar consultas y respuestas.

Clasificador en inglés basado en DeBERTa-xsmall con 22 millones de parámetros. Detecta inyecciones de prompts e intentos de jailbreak.

Un clasificador multilingüe de 86 millones de parámetros basado en mDeBERTa-base. Detecta inyecciones de prompts e intentos de eludir restricciones.

Es un modelo Llama multimodal y abierto. Ofrece un razonamiento sólido para un uso diario eficiente.

Llama abierta con visión y contexto largo. Está diseñada para agentes multimodales eficientes.

Llama-3.3-70B-Instruct es un modelo abierto y versátil para chat multilingüe y programación. Admite el uso de herramientas y es adecuado para самостоятельное развертывание.

Este modelo Llama compacto está ajustado mediante instrucciones para diálogos multilingües. Está diseñado para asistentes en dispositivos.

Un modelo Llama pequeño ajustado para seguir instrucciones. Diseñado para el diálogo multilingüe y la recuperación de información mediante agentes.

Es un modelo multimodal abierto de Llama para comprender imágenes, generar descripciones y responder preguntas visuales. Puede analizar el contenido de las imágenes, crear descripciones y responder preguntas sobre información visual.

Es un modelo base Llama compacto y abierto. Está pensado para uso ligero y en dispositivos.

Es un pequeño modelo base Llama de código abierto para generar texto de forma ligera. Permite alojarlo por cuenta propia.

Un gran modelo Llama abierto y multimodal. Permite razonar sobre imágenes, responder preguntas sobre documentos y generar leyendas para imágenes.

Es un modelo abierto de instrucciones Llama. Admite chat multilingüe, razonamiento y programación.

Modelo Llama abierto y compacto para chat ligero, redacción y alojamiento propio.

Clasificador de seguridad basado en Llama 3.1 para moderar prompts y respuestas del modelo. Ayuda a identificar el contenido que requiere revisión.