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
- Texto C GPT-4 TurboOpenAI
- Programação C GPT-4 TurboOpenAI
- Imagem D dall-e-3OpenAI
Dezembro
- Mistral 7B Instruct v0.2 HFMistral AIFrançaPesos abertosLLM7.2B
- C mixtral-8x7b-instruct-v0.1Mistral AIFrançaPesos abertosLLM32K
Novembro
- Qwen 72B HFAlibabaChinaPesos abertosLLM72.3B
- D dall-e-3OpenAIEstados UnidosFechadoImagem
- C GPT 4OpenAIEstados UnidosFechadoLLM8K
- C GPT-4 TurboOpenAIEstados UnidosFechadoVisão (VLM)128K
Julho
- Llama 2 7b hf HFMetaEstados UnidosPesos abertosLLM6.7B
Março
- C GPT-3.5 TurboOpenAIEstados UnidosFechadoLLM16K
Fevereiro
- 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
- Estreite a visão por desenvolvedor, país, pesos abertos e tipo, ou procure um modelo pelo nome.
- Abra um ano na sua própria página: é uma edição anual, prática para colocar num link.
- 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.