Mistral-Large VS Baichuan4
| Nombre del modelo | Organización afiliada | Tiempo de lanzamiento | Cantidad de parámetros del modelo | Puntaje integral |
|---|---|---|---|---|
| Mistral-Large | Mistral AI | 26 de febrero de 2024 | N/A | 6.3 |
| Baichuan4 | Baichuan | 22 de mayo de 2024 | N/A | 4.7 |
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 Mistral-Large vs Baichuan4 modelos AI
Comparación de capacidad integral
Mistral-Large aún conserva cierto valor práctico, mientras que Baichuan4 carece de capacidad de ejecución básica y tiene aplicabilidad limitada.
Comparación de comprensión del idioma
Ambos modelos no son confiables con altas tasas de error, inadecuadas para tareas significativas.
Comparación de razonamiento matemático
Mistral-Large tiene algunas limitaciones pero sigue siendo funcional para tareas simples. Baichuan4 frecuentemente falla y es ineficaz para un razonamiento significativo.
