DeepSeek-R1 VS Llama4-Scout-17B-16E-Instruct
| Nombre del modelo | Organización afiliada | Tiempo de lanzamiento | Cantidad de parámetros del modelo | Puntaje integral |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-R1 | DeepSeek | 20 de enero de 2025 | 671B | 7.3 |
| Llama4-Scout-17B-16E-Instruct | Meta | 5 de abril de 2025 | 109B | 5.2 |
Puntaje integral
Diálogo del idioma
Reserva de conocimiento
Asociación de razonamiento
Cálculo matemático
Redacción de código
Comando siguiente
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Breve comparación de DeepSeek-R1 vs Llama4-Scout-17B-16E-Instruct modelos AI
Comparación de capacidad integral
DeepSeek-R1 puede no ser de primera categoría pero es prácticamente útil, mientras que Llama4-Scout-17B-16E-Instruct no logra completar efectivamente la mayoría de tareas basadas en comandos o de varios pasos.
Comparación de comprensión del idioma
DeepSeek-R1 ofrece salida de idioma promedio; Llama4-Scout-17B-16E-Instruct frecuentemente falla en tareas de comunicación incluso básicas.
Comparación de razonamiento matemático
DeepSeek-R1 tiene algunas limitaciones pero sigue siendo funcional para tareas simples. Llama4-Scout-17B-16E-Instruct frecuentemente falla y es ineficaz para un razonamiento significativo.
