DeepSeek-R1 VS Llama4-Scout-17B-16E-Instruct
| Modellname | Angehörige Organisation | Freigabezeit | Modellparametermenge | Umfassende Punktzahl |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-R1 | DeepSeek | 20. Januar 2025 | 671B | 7.1 |
| Llama4-Scout-17B-16E-Instruct | Meta | 5. April 2025 | 109B | 5.2 |
Umfassende Punktzahl
Sprachdialog
Wissensreserve
Argumentationsvereinigung
Mathematische Berechnung
Code schreiben
Befehlsschließend
Nach links und rechts swipen, um mehr anzuzeigen
Kurzer Vergleich von DeepSeek-R1 vs Llama4-Scout-17B-16E-Instruct AI -Modellen
Umfassender Fähigkeitsvergleich
DeepSeek-R1 ist zwar nicht erstklassig, aber praktisch nützlich, während Llama4-Scout-17B-16E-Instruct die meisten befehlsbasierten oder mehrstufigen Aufgaben nicht effektiv abschließen kann.
Vergleich des Sprachverständnisses
DeepSeek-R1 liefert die durchschnittliche Sprachausgabe; Llama4-Scout-17B-16E-Instruct fällt bei grundlegenden Kommunikationsaufgaben häufig fehl.
Mathematischer Argumentationsvergleich
DeepSeek-R1 hat einige Einschränkungen, bleibt aber für einfache Aufgaben funktionsfähig. Llama4-Scout-17B-16E-Instruct schlägt häufig fehl und ist für aussagekräftige Argumentation unwirksam.
