Hunyuan-T1-20250711
N/A
Modellparametermenge
Tencent
Angehörige Organisation
Quellcode geschlossen
Lizenztyp
11. Juli 2025
Freigabezeit
Modelleinführung
Das von Tencent unabhängig entwickelte Modell für tiefes Denken trägt die Versionsnummer hunyuan-t1-20250711.
Umfassende Punktzahl
Sprachdialog
Wissensreserve
Argumentationsvereinigung
Mathematische Berechnung
Code schreiben
Befehlsschließend
Nach links und rechts swipen, um mehr anzuzeigen
Sprachverständnisfähigkeit
In der Lage, komplexe Kontexte zu verstehen und logisch kohärente Sätze zu erzeugen, obwohl sie gelegentlich in der Tonkontrolle ausgeschaltet werden.
7.9
Wissensabdeckung
Besitzt Kernwissen über Mainstream-Disziplinen, hat jedoch nur eine begrenzte Abdeckung der modernen interdisziplinären Bereiche.
8.5
Argumentationsfähigkeit
Es ist nicht möglich, kohärente Argumentationsketten aufrechtzuerhalten und häufig invertierte Kausalität oder Fehlkalkulationen zu verursachen.
5.9
Modellvergleich
Hunyuan-T1-20250711 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.
Hunyuan-T1-20250711 vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini ist ein API-Modell, das von OpenAI erstellt wurde, mit der spezifischen Versionsnummer gpt-4o-mini-2024-07-18.
Hunyuan-T1-20250711 vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini ist ein API-Modell, das von OpenAI erstellt wurde, wobei die spezifische Versionsnummer gpt-4o-mini-2024-07-18 beträgt.
Hunyuan-T1-20250711 vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06
Gemini 2.5 Pro ist ein Modell, das von der Google DeepMind-Künstliche-Intelligenz-Forschungsabteilung veröffentlicht wurde und die Versionsnummer Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06 verwendet.
Hunyuan-T1-20250711 vs DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 ist ein starkes Mixture-of-Experts (MoE)-Sprachmodell, das durch kostengünstiges Training und effizientes Inferenz gekennzeichnet ist. Es besteht aus insgesamt 236 Billionen Parametern, wovon für jeden Token 21 Milliarden aktiviert sind. Im Vergleich zum DeepSeek 67B erreicht DeepSeek-V2 stärkere Leistungsmerkmale, spart dabei 42,5 % der Trainingskosten, reduziert das KV-Cache um 93,3 % und steigert die maximale Generierungsdurchsatz bis zu 5,76-mal.
Verwandter Modell
Hunyuan-A13B-Instruct
Das neueste von Tencent veröffentlichte Open-Source-MoE-Modell
Hunyuan-Large-250210
Das Tencent Hunyuan-Großmodell ist ein großflächiges Sprachmodell, das von Tencent entwickelt wurde, und die verwendete Version ist die hunyuan-large-250210.
Hunyuan-Standard-256k
Das von Tencent entwickelte Hunyuan-Großmodell ist ein großskaliges Sprachmodell, und die verwendete Version ist die hunyuan-standard-256K.
Hunyuan-Standard-256k
Der Tencent Hunyuan-Großmodell ist ein großflächiges Sprachmodell, das von Tencent entwickelt wurde, und die verwendete Version ist die hunyuan-standard-256K.
Hunyuan-Standard-256k
Das Tencent Hunyuan-Großmodell ist ein großes Sprachmodell, das von Tencent entwickelt wurde, und die verwendete Version ist die hunyuan-standard-256K.
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