Ministral-8B-Instruct-2410 VS Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1
Nombre del modelo | Organización afiliada | Tiempo de lanzamiento | Cantidad de parámetros del modelo | Puntaje integral |
---|---|---|---|---|
Ministral-8B-Instruct-2410 | Mistral AI | 16 de octubre de 2024 | 8B | 2.9 |
Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 | Mistral AI | 11 de diciembre de 2023 | 47B | 3.5 |
Breve comparación de Ministral-8B-Instruct-2410 vs Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 modelos AI
Comparación de capacidad integral
Ninguno de los modelos posee capacidades de aplicación práctica, produciendo con frecuencia resultados erróneos con tasas de finalización de tareas extremadamente bajas.
Comparación de comprensión del idioma
Ambos modelos no son confiables con altas tasas de error, inadecuadas para tareas significativas.
Comparación de razonamiento matemático
Ministral-8B-Instruct-2410 exhibe un razonamiento computacional de alto nivel. Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 produce errores frecuentes, lo que dificulta la confía en la resolución compleja de problemas.