InternLM3-8B-Instruct
8B
Modellparametermenge
Shanghai AI Laboratory
Angehörige Organisation
Open Source
Lizenztyp
15. Januar 2025
Freigabezeit
Modelleinführung
InternLM3-8B-Instruct ist ein hochleistungsfähiges, kostengünstiges Modell mit 8 Milliarden Parametern, das für komplexe Schlussfolgerungen und glatte Interaktionen entwickelt wurde. Es unterstützt anspruchsvolle Schlussfolgerungsaufgaben und wissensintensive Anwendungen durch tiefsinnige und normale Antwortmodi.
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.
6.1
Wissensabdeckung
Besitzt Kernwissen über Mainstream-Disziplinen, hat jedoch nur eine begrenzte Abdeckung der modernen interdisziplinären Bereiche.
7.7
Argumentationsfähigkeit
Es ist nicht möglich, kohärente Argumentationsketten aufrechtzuerhalten und häufig invertierte Kausalität oder Fehlkalkulationen zu verursachen.
5.1
Modellvergleich
InternLM3-8B-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.
InternLM3-8B-Instruct 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.
InternLM3-8B-Instruct 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.
InternLM3-8B-Instruct 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.
InternLM3-8B-Instruct 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
InternLM2-Chat-20B
Die zweite Generation des InternLM-Modells, InternLM2, umfasst Modelle in zwei Skalen: 7B und 20B.
InternLM2.5-Chat-7B
Die 2,5. Generation des InternLM-Modells, InternLM2.5, enthält Modelle in drei Skalen: 1,8B, 7B und 20B.
InternLM2-Chat-20B
Die zweite Generation des InternLM-Modells, InternLM2, umfasst Modelle in zwei Skalen: 7B und 20B.
InternLM2.5-Chat-7B
Die zweite halbe Generation des InternLM-Modells, InternLM2.5, umfasst Modelle in drei Skalen: 1,8B, 7B und 20B.
InternLM2.5-Chat-7B
Die zweite Halbgeneration des InternLM-Modells, InternLM2.5, umfasst Modelle in drei Skalen: 1,8B, 7B und 20B.
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