Modele AI z roku 2024: kto co wydał
Każde istotne wydanie modelu miesiąc po miesiącu: dostawca i jego kraj, otwarte lub zamknięte wagi, typ, okno kontekstu, rozmiar modeli otwartych — oraz w jakich zadaniach modele z danego roku prowadzą dziś.
2024 59 wydań · 37 z otwartymi wagami
- Tekst B DeepSeek V3DeepSeek
- Programowanie B DeepSeek V3DeepSeek
- Obrazy D flux-1-dev-fp8Black Forest Labs
- Wideo C veo-2Google
Grudzień
- B DeepSeek V3 HFDeepSeekChinyOtwarte wagiLLM164K685B / 37B
- B gemini-2.0-flash-001GoogleStany ZjednoczoneZamkniętyWizja (VLM)990K
- C Llama 3.3 70B Instruct HFMetaStany ZjednoczoneOtwarte wagiLLM24K70.6B
- B OpenAI o1OpenAIStany ZjednoczoneZamkniętyWizja (VLM)200K
- C veo-2GoogleStany ZjednoczoneZamkniętyWideo
- EXAONE 3.5 7.8B Instruct AWQ HFLG AI ResearchKorea PołudniowaOtwarte wagiLLM7.8B
Listopad
- B Qwen2.5 Coder 32B Instruct HFAlibabaChinyOtwarte wagiLLM33K32.8B
- Qwen2.5 Coder 14B Instruct HFAlibabaChinyOtwarte wagiLLM14.8B
- C Mistral LargeMistral AIFrancjaOtwarte wagiLLM131K
Październik
- C Aya Expanse 32BCohereKanadaOtwarte wagiLLM128K
- B claude-3-5-haiku-20241022AnthropicStany ZjednoczoneZamkniętyWizja (VLM)200K
- B claude-3-5-sonnet-20241022AnthropicStany ZjednoczoneZamkniętyWizja (VLM)200K
Wrzesień
- D Llama 3.2 1B Instruct HFMetaStany ZjednoczoneOtwarte wagiLLM60K1.2B
- C Llama 3.2 3B Instruct HFMetaStany ZjednoczoneOtwarte wagiLLM80K3.2B
- Llama 3.2 1B HFMetaStany ZjednoczoneOtwarte wagiLLM1.2B
- Llama 3.2 3B HFMetaStany ZjednoczoneOtwarte wagiLLM3.2B
- Qwen2.5 Coder 1.5B HFAlibabaChinyOtwarte wagiLLM1.5B
- Qwen2.5 1.5B Instruct HFAlibabaChinyOtwarte wagiLLM1.5B
- Qwen2.5 32B Instruct HFAlibabaChinyOtwarte wagiLLM32.8B
- Qwen2.5 3B Instruct HFAlibabaChinyOtwarte wagiLLM3.1B
- Qwen2.5 Coder 7B Instruct HFAlibabaChinyOtwarte wagiLLM7.6B
- Qwen2.5 14B Instruct HFAlibabaChinyOtwarte wagiLLM14.8B
- Qwen2.5 7B HFAlibabaChinyOtwarte wagiLLM7.6B
- B o1-miniOpenAIStany ZjednoczoneZamkniętyLLM128K
- B Qwen2.5 72B Instruct HFAlibabaChinyOtwarte wagiLLM131K72.7B
- Qwen2.5 7B Instruct HFAlibabaChinyOtwarte wagiLLM131K7.6B
- Qwen2.5 VL 72B Instruct HFAlibabaChinyOtwarte wagiWizja (VLM)131K73.4B
Sierpień
- C Command R (08-2024)CohereKanadaOtwarte wagiLLM128K
- C Command R+ (08-2024)CohereKanadaOtwarte wagiLLM128K
- Hermes 3 70B Instruct HFNous ResearchStany ZjednoczoneOtwarte wagiLLM66K70.6B
- Hermes 3 405B Instruct HFNous ResearchStany ZjednoczoneZamkniętyLLM131K
- B grok-2-2024-08-13xAIStany ZjednoczoneZamkniętyLLM131K
- B grok-2-mini-2024-08-13xAIStany ZjednoczoneZamkniętyLLM
- B GPT-4o (2024-08-06)OpenAIStany ZjednoczoneZamkniętyWizja (VLM)128K
- D flux-1-dev-fp8Black Forest LabsNiemcyZamkniętyObraz
Lipiec
- C Llama 3.1 70B Instruct HFMetaStany ZjednoczoneOtwarte wagiLLM131K70.6B
- C Llama 3.1 8B Instruct HFMetaStany ZjednoczoneOtwarte wagiLLM32K8B
- B GPT-4o-mini (2024-07-18)OpenAIStany ZjednoczoneZamkniętyWizja (VLM)128K
- Llama 3.1 8B Instruct HFMetaStany ZjednoczoneOtwarte wagiLLM8B
- C gemma-2-2b-it HFGoogleStany ZjednoczoneOtwarte wagiLLM128K2.6B
- Llama 3.1 8B HFMetaStany ZjednoczoneOtwarte wagiLLM8B
- C Gemma 2 27B HFGoogleStany ZjednoczoneZamkniętyLLM8K
- C Mistral Large 2407Mistral AIFrancjaZamkniętyLLM131K
- Mistral Nemo HFMistral AIFrancjaOtwarte wagiLLM128K12.2B
Czerwiec
- C gemma-2-9b-it HFGoogleStany ZjednoczoneZamkniętyLLM8K
- Llama 3 Groq 8B Tool Use HFGroqStany ZjednoczoneOtwarte wagiLLM8B
- DeepSeek Coder V2 Lite Instruct HFDeepSeekChinyOtwarte wagiLLM15.7B / 2.7B
Maj
- B GPT-4o (2024-05-13)OpenAIStany ZjednoczoneZamkniętyWizja (VLM)128K
Kwiecień
- C llama-3-8b-instructMetaStany ZjednoczoneOtwarte wagiLLM8K
- C llama-3-70b-instructMetaStany ZjednoczoneOtwarte wagiLLM8K
- Meta Llama 3 8B HFMetaStany ZjednoczoneOtwarte wagiLLM8B
- Meta Llama 3 8B Instruct HFMetaStany ZjednoczoneOtwarte wagiLLM8B
- Mixtral 8x22B Instruct HFMistral AIFrancjaZamkniętyLLM66K
- OpenELM 1 1B Instruct HFAppleStany ZjednoczoneOtwarte wagiLLM1.1B
- B Qwen MaxAlibabaChinyZamkniętyLLM33K
Marzec
- C claude-3-haiku-20240307AnthropicStany ZjednoczoneZamkniętyWizja (VLM)200K
Luty
- C claude-3-opus-20240229AnthropicStany ZjednoczoneZamkniętyLLM200K
- C claude-3-sonnet-20240229AnthropicStany ZjednoczoneZamkniętyLLM200K
Styczeń
- B Qwen PlusAlibabaChinyZamkniętyLLM1M
Daty wydania pochodzą z katalogów modeli (models.dev, LiteLLM, Hugging Face); modele znane tylko z roku wydania nie są pokazywane. Liderami roku są jego modele, które zajmują dziś najwyższe miejsca w naszych rankingach.
Zaktualizowano · Źródła: 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.
Kalendarz premier modeli AI
Ten wykres układa wydania modeli na jednej osi czasu. Lata biegną od góry, od nowszych do starszych, a w obrębie roku premiery są pogrupowane według miesięcy. Każdy wiersz to jeden model: dostawca, kraj, w którym firma ma siedzibę, otwarte lub zamknięte wagi, typ i okno kontekstu. Przy modelach otwartych widać też liczbę parametrów, a w przypadku modelu z mieszanką ekspertów (MoE) druga liczba oznacza część aktywną, czyli parametry, które faktycznie pracują przy każdym tokenie.
Na osi trafiają modele laboratoriów AI, które mają ocenę w naszych rankingach albo opublikowały wagi na Hugging Face. Pośredników, routery i amatorskie dostrojenia pomijamy, żeby lista pokazywała, kto naprawdę zbudował dany model.
Jak czytać oznaczenia
- „Otwarte wagi” (open weights) – pliki modelu można pobrać i uruchomić na własnym komputerze; który otwarty model pasuje do twojego sprzętu pokazuje, czego to wymaga.
- „Zamknięty” – z modelu można korzystać tylko przez aplikację lub API dostawcy.
- LLM to model językowy do tekstu, „Wizja (VLM)” czyta także obrazy, a „Rozumowanie” oznacza model, który przed odpowiedzią rozkłada problem na kroki. Odpowiedź przychodzi wolniej i kosztuje więcej, ale w matematyce, kodzie i planowaniu wypada mocniej. Generatory obrazu, wideo i dźwięku mają własne oznaczenia.
Dostawcy modeli zamkniętych nie podają liczby parametrów, dlatego to pole zostaje u nich puste, zamiast wypełniać je zgadywaniem.
Kto prowadzi w danym roku – patrząc z dzisiaj
Nad każdym rokiem znajduje się pasek z modelami z tego roku, które dziś prowadzą w tekście, programowaniu, tworzeniu stron, agentach, obrazie i wideo. To spojrzenie z dzisiejszego punktu widzenia, a nie odtworzenie ówczesnych rankingów: model wydany wiosną mógł zostać wyprzedzony już jesienią, a pasek pokazuje, jak jego pokolenie radzi sobie teraz w rankingach według ocen LMArena.
Filtry i edycje roczne
Widok można zawęzić do dostawcy, kraju, otwartych wag i typu albo wyszukać model po nazwie. Każdy rok ma też własną stronę – edycję roczną, do której da się linkować bezpośrednio.
Źródła i zastrzeżenia
Daty wydania i kontekst pochodzą z katalogów modeli models.dev i LiteLLM, parametry i licencje – z Hugging Face, a kraje dostawców prowadzimy sami. Data to dzień, w którym model pojawił się w katalogach, i może się o kilka dni różnić od zapowiedzi. Modeli, dla których źródła podają tylko rok, nie pokazujemy. Kraj oznacza siedzibę firmy, a nie lokalizację centrów danych czy użytkowników.