Qwen-Max-0428
N/A
Modellparametermenge
Alibaba
Angehörige Organisation
Quellcode geschlossen
Lizenztyp
28. April 2024
Freigabezeit
Modelleinführung
Qwen-Max ist ein API-Modell, das von Alibaba hergestellt wurde. Dies ist Version 0428.
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.
6.2
Wissensabdeckung
Besitzt Kernwissen über Mainstream-Disziplinen, hat jedoch nur eine begrenzte Abdeckung der modernen interdisziplinären Bereiche.
7.6
Argumentationsfähigkeit
Es ist nicht möglich, kohärente Argumentationsketten aufrechtzuerhalten und häufig invertierte Kausalität oder Fehlkalkulationen zu verursachen.
5.2
Modellvergleich
Qwen-Max-0428 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.
Qwen-Max-0428 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.
Qwen-Max-0428 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.
Qwen-Max-0428 vs Doubao-1.5-thinking-pro-250415
Das neue Deep-Thinking-Modell Doubao-1.5 zeigt herausragende Leistungen in professionellen Bereichen wie Mathematik, Programmierung, wissenschaftlichem Argumentieren und allgemeinen Aufgaben wie kreative Schreiben. Es hat auf mehreren renommierten Benchmarktests wie AIME 2024, Codeforces und GPQA das oberste Niveau der Branche erreicht oder ist dicht daran.
Verwandter Modell
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.
Qwen3-32B (Thinking)
Qwen3 ist die neueste Generation großer Sprachmodelle der Qwen-Reihe und bietet eine umfassende Suite aus dichten und Mixture-of-Experts (MoE)-Modellen.
Qwen1.5-72B-Chat
Qwen1.5 ist die Beta-Version von Qwen2 und behält die Architektur eines decoder-only Transformer-Modells mit SwiGLU-Aktivierung, RoPE und mehrköpfigen Aufmerksamkeitsmechanismen bei. Es bietet neun Modellgrößen und hat verbesserte Mehrsprachigkeits- und Chatmodell-Fähigkeiten, wobei eine Kontextlänge von 32.768 Tokens unterstützt wird. Alle Modelle haben System-Prompts für Rollenspiel aktiviert, und der Code unterstützt die native Implementierung in Transformers.
Qwen1.5-7B-Chat
Qwen1.5 ist die Beta-Version von Qwen2 und behält die Architektur eines Decoder-Only-Transformers mit SwiGLU-Aktivierung, RoPE und Multi-Head-Attention-Mechanismen bei. Es bietet neun Modellgrößen und verbesserte Multilinguismus- und Chat-Modell-Fähigkeiten, wobei eine Kontextlänge von 32.768 Tokens unterstützt wird. Alle Modelle haben System-Prompts für Rollenspiele aktiviert, und der Code unterstützt eine native Implementierung in Transformers.
Qwen1.5-14B-Chat
Qwen1.5 ist die Beta-Version von Qwen2 und behält seine Architektur als Decoder-Only Transformer-Modell mit SwiGLU-Aktivierung, RoPE und Multi-Head-Attention-Mechanismen bei. Es bietet neun Modellgrößen und hat verbesserte Mehrsprachigkeits- und Chatmodell-Fähigkeiten, wobei eine Kontextlänge von 32.768 Tokens unterstützt wird. Alle Modelle haben System-Prompts für Rollenspiel aktiviert, und der Code unterstützt die native Implementierung in Transformers.
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