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Modelos de IA de 2023: quem lançou o quê

Todos os lançamentos de modelos relevantes mês a mês: fornecedor e seu país, pesos abertos ou fechados, tipo, janela de contexto, tamanho dos modelos abertos — e em quais tarefas os modelos de cada ano lideram hoje.

2023 9 lançamentos · 5 com pesos abertos

Modelos de 2023 que lideram cada tarefa hoje

Dezembro

  1. Mistral 7B Instruct v0.2 HFMistral AIFrançaPesos abertosLLM7.2B
  2. C mixtral-8x7b-instruct-v0.1Mistral AIFrançaPesos abertosLLM32K

Novembro

  1. Qwen 72B HFAlibabaChinaPesos abertosLLM72.3B
  2. D dall-e-3OpenAIEstados UnidosFechadoImagem
  3. C GPT 4OpenAIEstados UnidosFechadoLLM8K
  4. C GPT-4 TurboOpenAIEstados UnidosFechadoVisão (VLM)128K

Julho

  1. Llama 2 7b hf HFMetaEstados UnidosPesos abertosLLM6.7B

Março

  1. C GPT-3.5 TurboOpenAIEstados UnidosFechadoLLM16K

Fevereiro

  1. pythia-6.9b HFEleutherAIEstados UnidosPesos abertosLLM7B

As datas de lançamento vêm dos catálogos de modelos (models.dev, LiteLLM, Hugging Face); modelos conhecidos apenas pelo ano de lançamento não são exibidos. Os líderes de um ano são seus modelos mais bem colocados hoje em nossos rankings.

Atualizado · Fontes: models.dev (MIT), LiteLLM (MIT), LMArena (CC BY 4.0), Hugging Face

Arena (LMArena) scores: Arena Leaderboard Dataset by LMArena, CC BY 4.0. Modified by fedi.software (filtered, re-ranked, aggregated). Not endorsed by LMArena.

Um calendário de lançamentos

O infográfico “Modelos de IA por ano: quem lançou o quê” coloca os lançamentos de modelos numa linha do tempo: no alto, o ano atual; dentro de cada ano, a divisão por meses. Cada linha é um modelo com o desenvolvedor, o país onde a empresa tem sede, se os pesos são abertos ou fechados, o tipo e a janela de contexto. Nos modelos abertos aparece também o número de parâmetros; num modelo de mistura de especialistas (MoE), o segundo número indica a parte ativa, a que de fato trabalha em cada token.

Só entram modelos de laboratórios de IA: os que têm nota nos nossos rankings ou pesos publicados no Hugging Face. Revendedores, roteadores e ajustes feitos pela comunidade ficam de fora, para que a lista mostre quem realmente criou cada modelo.

Como ler as etiquetas

  • “Pesos abertos” (open weights): os arquivos do modelo podem ser baixados e rodados no seu computador. Quanta memória isso exige, você descobre em qual modelo aberto cabe no seu hardware.
  • “Fechado”: o modelo só é acessível pelo app ou pela API do desenvolvedor.
  • “LLM” é um modelo de texto, e “Visão (VLM)” entende também imagens. “Raciocínio” marca os modelos que destrincham o problema passo a passo antes de responder: mais lentos e caros por resposta, porém mais fortes em matemática, código e planejamento. Geradores de imagem, vídeo e áudio têm etiquetas próprias.

Desenvolvedores de modelos fechados não publicam a quantidade de parâmetros, então esse campo fica vazio para eles em vez de trazer um palpite.

A faixa acima de cada ano

Sobre cada ano há uma faixa com os modelos daquela safra que hoje lideram os rankings de texto, programação, desenvolvimento web, agentes, imagem e vídeo. É um olhar de hoje, não uma reconstrução dos rankings da época: um modelo lançado no primeiro semestre pode ter sido superado meses depois, e a faixa mostra como a geração dele se sai agora nos rankings.

Filtrar, citar e conferir

  1. Estreite a visão por desenvolvedor, país, pesos abertos e tipo, ou procure um modelo pelo nome.
  2. Abra um ano na sua própria página: é uma edição anual, prática para colocar num link.
  3. Leve em conta como as datas são obtidas, explicado abaixo.

As datas de lançamento vêm dos catálogos models.dev e LiteLLM; parâmetros e licenças, do Hugging Face; as notas dos modelos que lideram, do LMArena; e o país de cada desenvolvedor é atribuído pelo fedi.software. Uma data marca o dia em que o modelo apareceu nos catálogos e pode diferir alguns dias do anúncio. Modelos para os quais as fontes informam só o ano não são exibidos. O país é o da sede da empresa, não o dos seus data centers nem o dos usuários.