HeimDBRX-Instruct
132B
Modellparametermenge
DataBricks
Angehörige Organisation
Open Source
Lizenztyp
26. März 2024
Freigabezeit
Modelleinführung
DBRX-Instruct ist ein von DataBricks von Grund auf neu trainiertes MoE-Modell, das ein Auswahlschema von 16 Experten verwendet, die 4 auswählen, mit einem aktiven Parameter-Zähler von 36B. Es wurde auf 12T Tokens vortrainiert und unterstützt einen Kontext von 32K.
Umfassende Punktzahl
Sprachdialog
Wissensreserve
Argumentationsvereinigung
Mathematische Berechnung
Code schreiben
Befehlsschließend
Nach links und rechts swipen, um mehr anzuzeigen
Sprachverständnisfähigkeit
Fehleinschätzt häufig semantische Fehleinschätzungen, was zu offensichtlichen logischen Trennungen in Antworten führt.
3.8
Wissensabdeckung
Hat bedeutende kenntnisgebende Flecken, die häufig sachliche Fehler zeigt und veraltete Informationen wiederholt.
5.9
Argumentationsfähigkeit
Es ist nicht möglich, kohärente Argumentationsketten aufrechtzuerhalten und häufig invertierte Kausalität oder Fehlkalkulationen zu verursachen.
2.6
Modellvergleich
DBRX-Instruct vs Qwen2.5-7B-Instruct
Genau wie Qwen2 unterstützen die Qwen2.5-Sprachmodelle bis zu 128K Tokens und können bis zu 8K Tokens generieren. Sie unterstützen auch die Mehrsprachigkeit für über 29 Sprachen, darunter Chinesisch, Englisch, Französisch, Spanisch, Portugiesisch, Deutsch, Italienisch, Russisch, Japanisch, Koreanisch, Vietnamesisch, Thailändisch, Arabisch und mehr.
DBRX-Instruct vs Hunyuan-T1-20250822
Das von Tencent unabhängig entwickelte Deep-Reasoning-Modell trägt die Versionsnummer hunyuan-t1-20250822.
DBRX-Instruct vs Spark-X1
Der durch iFlytek veröffentlichte Inferenzmodell Spark X1 führt bei nationalen mathematischen Aufgaben und vergleicht die Leistung allgemeiner Aufgaben wie Inferenz, Textgenerierung und Sprachverständnis mit OpenAI o1 und DeepSeek R1.
Verwandter Modell
DBRX-Instruct
DBRX-Instruct ist ein vom Unternehmen DataBricks von Grund auf neu trainiertes MoE-Modell, das ein Auswahlverfahren von 16 Experten mit dem Ziel von 4 nutzt und 36B aktive Parameter hat. Es wurde auf 12T Tokens vortrainiert und unterstützt einen Kontext von 32K.
Qwen2.5-7B-Instruct
Genau wie Qwen2 unterstützen die Qwen2.5-Sprachmodelle bis zu 128K Tokens und können bis zu 8K Tokens generieren. Sie unterstützen auch die Mehrsprachigkeit für über 29 Sprachen, darunter Chinesisch, Englisch, Französisch, Spanisch, Portugiesisch, Deutsch, Italienisch, Russisch, Japanisch, Koreanisch, Vietnamesisch, Thailändisch, Arabisch und mehr.
Hunyuan-T1-20250822
Das von Tencent unabhängig entwickelte Deep-Reasoning-Modell trägt die Versionsnummer hunyuan-t1-20250822.
Spark-X1
Der durch iFlytek veröffentlichte Inferenzmodell Spark X1 führt bei nationalen mathematischen Aufgaben und vergleicht die Leistung allgemeiner Aufgaben wie Inferenz, Textgenerierung und Sprachverständnis mit OpenAI o1 und DeepSeek R1.
Doubao-Seed-1.6-thinking-250715
Die neueste Version des Seed-Serienmodells von ByteDance, das den Denkmodus unterstützt.
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