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LLAMA 4: O Melhor LLM Aberto – Supera Sonnet 3.7, R1 e GPT-4.5 com Janela de Contexto de 10 Milhões! (Testes Completos)

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LLAMA 4: A Revolução dos Modelos de Linguagem para o Setor Público

Com mais de 16 anos de experiência no serviço público, vejo o avanço das tecnologias de inteligência artificial como uma oportunidade crucial para otimizar os serviços prestados à sociedade. Recentemente, o LLAMA 4 tem se destacado como um dos melhores modelos de linguagem abertos, superando concorrentes como Sonnet 3.7, R1 e até mesmo o GPT-4.5. Com uma impressionante janela de contexto de 10 milhões de tokens, o LLAMA 4 oferece uma capacidade incomum de entender e gerar respostas contextualizadas e precisas.

Mas como essa tecnologia pode ser aplicada no serviço público? É fundamental que, ao adotarmos ferramentas emergentes como o LLAMA 4, nos questionemos sobre sua implementação prática. Poderíamos usar esse modelo para otimizar a comunicação entre o governo e cidadãos, proporcionando respostas mais rápidas e eficazes a perguntas e demandas da população. Além disso, a análise de grandes volumes de dados, que esse modelo pode realizar, poderia aprimorar a tomada de decisões estratégicas, identificando padrões e necessidades sociais que muitas vezes não são visíveis.

O LLAMA 4 promove a reflexão sobre o futuro das interações no serviço público. Portanto, convido todos a pensar: estamos prontos para utilizar essas avançadas ferramentas de forma ética e responsável? Como podemos garantir que essa tecnologia realmente traga benefícios concretos para a sociedade? Na busca por melhorias, é essencial que consideremos o impacto e as limitações desses novos recursos, sempre priorizando o bem-estar da população que servimos.

Créditos para Fonte

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Vamos juntos dominar o espaço dos novos profissionais do futuro!!!

#LLAMA #OPEN #LLM #Beats #Sonnet #GPT4.5 #Million #Context #Window #Fully #Tested

21 Comment on this post

  1. I tested llama 4 maverick on helping brainstorm a scientific grant I'm writing and it's terrible. It's worse that some models from 1 year ago. Gemini 2.5 and Chatgpt are lightyears ahead.

  2. Let's face it. Meta screwed up makeing them so large. Absolutely great to have huge model options but vast majority of developers and businesses want small models as well for specialized and edge tasks. Especially with 10M context length, thats fantastic for summarization but you don't need anything beyond 7B parameters for summarization because there's no knowledge or reasoning required. I just don't see my company using any of these unless they come out with smaller versions. I can't allocate multiple GPUs just to keep these online when those could be running several other specialized models

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