Goliath 120B • LLM
A large LLM created by combining two fine-tuned Llama 70B models into one 120B model. Combines Xwin and Euryale. Credits to - [@chargoddard](https://huggingface.co/chargoddard) for developing the framework used to merge...
Context Window
6K tokens
Preço Input/1M
$3.75
Preço Output/1M
$7.50
Parâmetros
—
Max Output
1K tokens
O Goliath 120B é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela Goliath 120B, classificado como modelo de linguagem (LLM). Focado em processamento de texto e geração de linguagem natural. Como modelo de código aberto, está disponível para download, personalização e deploy on-premises. Com uma janela de contexto de 6K tokens, é adequado para processamento de documentos curtos e prompts diretos.
O Goliath 120B é cobrado por uso, com preço de US$ 3.75/1M tokens de input e US$ 7.5/1M tokens de output. Para contextualizar: 1 milhão de tokens equivale a aproximadamente 750 mil palavras, ou cerca de 10 livros de tamanho médio. O posicionamento de preço é intermediário, equilibrando qualidade e custo para a maioria das aplicações profissionais.
Para o mercado brasileiro, é importante considerar o IOF de 6,38% sobre transações internacionais e a variação cambial do dólar. Com o câmbio atual, o custo do Goliath 120B em reais fica em torno de R$ 23.14/1M tokens de input (estimativa com IOF incluso).
Ainda não temos resultados de benchmarks detalhados para o Goliath 120B. Os benchmarks são atualizados semanalmente conforme novos dados ficam disponíveis de fontes como Artificial Analysis, LM Arena e LiveBench.
É importante notar que benchmarks medem aspectos específicos e não capturam toda a experiência de uso. Fatores como qualidade da resposta em português, aderência a instruções complexas e comportamento em conversas longas variam significativamente entre modelos e nem sempre são refletidos nos scores padrão.
O Goliath 120B é adequado para diversas aplicações de inteligência artificial: geração de texto, resumo, tradução e assistência geral.
No ecossistema de modelos de IA em 2026, o Goliath 120B compete diretamente com modelos de nível similar. A Goliath 120B compete neste segmento contra OpenAI, Anthropic, Google e Meta. A escolha entre modelos depende do caso de uso específico, orçamento, requisitos de latência e necessidade de funcionalidades como multimodalidade e tool calling.
Para uma comparação detalhada lado a lado, utilize nossa ferramenta de comparação ou consulte o ranking geral de modelos.
Para usuários brasileiros, a performance em português é um critério fundamental na escolha de um modelo de IA. A maioria dos benchmarks internacionais testa apenas em inglês, o que pode mascarar diferenças significativas na qualidade de resposta em outros idiomas. O Goliath 120B suporta múltiplos idiomas, mas a qualidade em português brasileiro pode variar dependendo da tarefa específica.
Recomendamos testar o modelo com prompts representativos do seu caso de uso em português antes de tomar uma decisão. O SWEN.AI está desenvolvendo um benchmark proprietário em PT-BR com tarefas aderentes ao mercado brasileiro para fornecer comparações mais precisas.
A large LLM created by combining two fine-tuned Llama 70B models into one 120B model. Combines Xwin and Euryale. Credits to - [@chargoddard](https://huggingface.co/chargoddard) for developing the framework used to merge...
O Goliath 120B custa US$ 3.75/1M tokens de input e US$ 7.5/1M tokens de output. Para uso intensivo (ex.: chatbot de WhatsApp com 100k mensagens/mês), o custo pode variar de R$ 50 a R$ 5.000 dependendo do volume.
A maioria dos modelos de IA modernos, incluindo o Goliath 120B, suporta português brasileiro. No entanto, a qualidade pode variar — modelos como Claude e Gemini tendem a ter melhor performance em PT-BR. Recomendamos testar com prompts específicos do seu caso de uso.
Ainda não temos benchmarks detalhados para o Goliath 120B. Consulte a página principal do benchmark para comparar modelos disponíveis.
Sim, o Goliath 120B é um modelo de código aberto. Isso significa que você pode fazer deploy on-premises, personalizar via fine-tuning e ter controle total sobre os dados. Verifique a licença específica no repositório oficial.
Última atualização: 23 de abril de 2026