Moonshot-v1-32K
N/A
Modellparametermenge
Moonshot
Angehörige Organisation
Quellcode geschlossen
Lizenztyp
1. September 2024
Freigabezeit
Modelleinführung
Moonshot-v1-16K ist ein API-Modell, das von Moonshot erstellt wurde, und die Modellversionsnummer lautet moonshot-v1-16k.
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.
4.3
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.
4.6
Modellvergleich
Moonshot-v1-32K 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.
Moonshot-v1-32K 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.
Moonshot-v1-32K 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.
Moonshot-v1-32K 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.
Moonshot-v1-32K 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
Kimi-K2-Instruct
Das neueste Modell von Moonshot AI mit verbesserten Programmierfähigkeiten und überlegener Leistung bei allgemeinen Agentenaufgaben, basierend auf einer MoE-Architektur.
Moonshot-v1-32K
Moonshot-v1-16K ist ein von Moonshot erstelltes API-Modell mit der Modellversionsnummer moonshot-v1-16k.
Moonshot-v1-8K
Moonshot-v1-8K ist ein von Moonshot erstelltes API-Modell mit der Modellversionsnummer moonshot-v1-8k.
Moonshot-v1-32K
Moonshot-v1-16K ist ein von Moonshot erstelltes API-Modell mit der Modellversionsnummer moonshot-v1-16k.
Moonshot-v1-32K
Moonshot-v1-16K ist ein von Moonshot erstelltes API-Modell mit der Modellversionsnummer moonshot-v1-16k.
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